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题名基于调优树的软件缺陷预测堆叠集成模型
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作者
丁浩杰
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机构
山西科技学院
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出处
《信息技术与信息化》
2024年第7期18-21,共4页
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基金
山西省教育厅高等学校科技创新项目(2022L621)
山西科技学院校内科研基金项目(XKY002)
山西科技学院校内科研基金项目(XKY024)。
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文摘
软件缺陷预测是一种利用机器学习技术自动识别软件中潜在缺陷的方法。与单一分类器相比,集成学习方法在软件缺陷预测的预测性能上表现出显著的优势。然而,以往的研究在软件缺陷预测中普遍采用集成模型,并使用其默认的超参数设置,这通常被视为次优选择。对此,提出了一种基于调优树的软件缺陷预测堆叠集成模型。对基于树的四种集成模型(随机森林、极度随机树、自适应提升和极致梯度提升)的超参数进行了网格搜索优化,随后将这些调优后的树类模型作为基分类器,通过堆叠的方式构建集成模型。实验结果表明,基于调优树的堆叠集成方法可以在F1值和AUC值两个度量上提升模型的预测性能。
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关键词
堆叠集成
随机森林
软件缺陷预测
超参数优化
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分类号
TP311.5
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名一种3D堆叠集成电路中间绑定测试时间优化方案
被引量：14
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作者
常郝
梁华国
蒋翠云
欧阳一鸣
徐辉
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院
安徽财经大学计算机科学与技术系
合肥工业大学电子科学与应用物理学院
合肥工业大学数学学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期393-398,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.61274036
No.61371025
+1 种基金
No.61204046
No.61474036)
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文摘
中间绑定测试能够更早地检测出3D堆叠集成电路绑定过程引入的缺陷,但导致测试时间和测试功耗剧增.考虑测试TSV、测试管脚和测试功耗等约束条件,采用整数线性规划方法在不同的堆叠布局下优化中间绑定测试时间.与仅考虑绑定后测试不同,考虑中间绑定测试时,菱形结构和倒金字塔结构比金字塔结构测试时间分别减少4.39%和40.72%,测试TSV增加11.84%和52.24%,测试管脚减少10.87%和7.25%.在测试功耗约束下,金字塔结构的测试时间增加10.07%,而菱形结构和倒金字塔结构测试时间只增加4.34%和2.65%.实验结果表明,菱形结构和倒金字塔结构比金字塔结构更具优势.
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关键词
三维堆叠集成电路
中间绑定测试
硅通孔
测试访问机制
整数线性规划
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Keywords
3D stacked ICs
mid-bond test
through silicon via（TSV）
test access mechanism（TAM）
integer linear programming（ILP）
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分类号
TP306.2
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于灰色关联分析下深度学习盾构姿态预测模型
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作者
满轲
柳宗旭
商艳
宋志飞
刘晓丽
苏宝
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机构
北方工业大学土木工程学院
鄂尔多斯应用技术学院土木工程系
清华大学水圈科学与水利工程国家重点实验室
广东珠三角城际轨道交通有限公司
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出处
《工程科学与技术》
北大核心
2025年第2期203-213,共11页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFC1504801,2018YFC1504902)
国家自然科学基金项目(51522903,51774184)。
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文摘
为解决盾构姿态偏离隧道设计轴线的问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)与支持向量回归(SVR)的堆叠集成预测模型。利用灰色关联分析将灰色关联度较低的滚动角参数剔除后通过离散小波转换(DWT)去噪处理,将处理后的数据分别进行两个单一模型预测后进行最优赋权得到DWT-LSTM-SVR堆叠预测模型。其中,将刀盘水平位移、盾尾水平位移、刀盘垂直位移和盾尾垂直位移作为预测模型的输出变量,其余22个掘进参数和5个地层参数为输入变量,并将DWT-LSTM-SVR模型应用于珠江三角洲水资源配置工程A3标段。结果表明:DWT-LSTM-SVR模型的4个盾构姿态参数预测值与真实值误差与其他模型相比较小,说明该模型可以有效结合单一模型,且在剔除与4个盾构姿态参数关联度较低的参数后可以提高模型预测精度;DWT-LSTM-SVR模型的评价指标均满足施工误差要求,其中,对于盾尾位移值的预测效果较好,平均绝对百分比误差约为0.02,拟合度R 2值均高于0.98,说明DWT-LSTM-SVR模型可以满足模型设计要求。通过建立不同数据集分析数据数量对堆叠模型预测精度的敏感性,结果表明数据越多堆叠模型预测精度越高,可为其他盾构姿态的提前调整提供一定参考。
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关键词
盾构姿态
灰色关联度
深度学习
堆叠集成预测模型
误差预测
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Keywords
shield attitude
gray correlation
deep learning
stacking ensemble prediction model
error prediction
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分类号
U455.43
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
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题名间隙波导技术及其空间应用
被引量：1
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作者
陈翔
孙冬全
崔万照
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机构
中国空间技术研究院西安分院空间微波技术国家级重点实验室
西安电子科技大学物理学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期168-180,共13页
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基金
国家自然科学基金(61901359,61901320)。
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文摘
间隙波导(GW)是一种基于非接触电磁带隙(EBG)结构的新型人工电磁(EM)材料,其独特的非接触结构和宽带电磁屏蔽特性在构建新型电磁传输线及屏蔽结构方面显示出极大的优势和灵活性,为微波毫米波部件、电路及天线等领域带来了新的研究视角和实现途径,近年来引起了广泛关注。该文首先简要介绍了间隙波导概念和原理,分析了其技术优势;进一步,根据不同的研究及应用领域分类,全方位地归纳总结了间隙波导技术相关的国内外研究进展情况;最后,结合空间技术背景和发展需求,探讨了间隙波导在空间微波毫米波技术中的应用前景,提出了基于间隙波导技术的非接触式无源互调干扰控制方法及堆叠集成毫米波电路系统两个重要的应用方向。该文工作可为间隙波导技术相关研究和应用提供一定的借鉴与参考。
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关键词
微波毫米波
间隙波导
空间技术
无源互调
堆叠集成
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Keywords
Microwave&millimeter-wave
Gap Waveguide(GW)
Space technology
Passive intermodulation
Stacked-integrated
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分类号
TN81
[电子电信—信息与通信工程]
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