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基于自注意力机制神经机器翻译的软件缺陷自动修复方法
被引量：
6
1
作者
曹鹤玲
刘昱
韩栋
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期945-956,共12页
循环神经网络对于代码序列数据有着良好的处理能力,软件缺陷修复的补丁生成模型大多采用循环神经网络实现.然而,基于循环神经网络的补丁生成模型在处理代码序列中长距离依赖问题时仍然具有局限性,其修复成功率和修复效率较低.针对此问题...
循环神经网络对于代码序列数据有着良好的处理能力,软件缺陷修复的补丁生成模型大多采用循环神经网络实现.然而,基于循环神经网络的补丁生成模型在处理代码序列中长距离依赖问题时仍然具有局限性,其修复成功率和修复效率较低.针对此问题,提出一种基于自注意力神经机器翻译的软件缺陷自动修复方法(Self-attention Neural machine translation based automatic software Repair,SNRepair).首先,为有效缓解源码中的未登录词问题,对数据集引入子词切分技术进行预处理;其次,为解决源代码中棘手的长距离依赖问题并更充分地利用局部信息,构建融合局部建模的Transformer程序补丁生成模型;然后,采用缺陷自动定位技术定位缺陷语句位置,利用参数优化后的Transformer补丁生成模型生成候选补丁;最后,运行测试用例验证候选补丁.在具有395个真实Java软件缺陷的Defects4J缺陷库上实验评估,结果表明SNRepair方法与对比方法比较,修复成功率和修复效率更高.
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关键词
软件缺陷自动修复
神经机器翻译
自注意力机制
子词切分
局部建模
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职称材料
基于局部敏感判别宽度学习的高光谱图像分类
被引量：
1
2
作者
曹鹤玲
宋昌隆
楚永贺
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第4期1239-1245,1262,共8页
宽度学习系统(BLS)以其良好的学习性能与泛化能力,在高光谱图像(HSI)分类中得到了广泛应用。然而宽度学习系统仅关注各类样本的可分性,忽略了样本之间的相对关系以及所蕴涵的判别信息,在一定程度上限制了宽度学习系统在高光谱图像分类...
宽度学习系统(BLS)以其良好的学习性能与泛化能力,在高光谱图像(HSI)分类中得到了广泛应用。然而宽度学习系统仅关注各类样本的可分性,忽略了样本之间的相对关系以及所蕴涵的判别信息,在一定程度上限制了宽度学习系统在高光谱图像分类任务中的性能。为此,提出一种局部敏感判别的宽度学习系统(LSDBLS)方法。该方法通过引入局部敏感判别分析考虑标记样本的判别信息与数据样本的局部流形结构,通过标记样本构建类内图和类间图来表征数据样本之间的相对关系。在此基础上,将类内图和类间图引入到宽度学习系统的目标函数中,通过最小化类内图以及最大化类间图,使得同类样本尽可能地聚集,不同类的样本尽可能地远离,增强LSDBLS对数据特征的判别能力。通过在三个HSI数据集上的实验结果表明,LSDBLS取得了良好的效果。
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关键词
宽度学习系统
高光谱图像
类间流形结构
类内流形结构
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职称材料
题名
基于自注意力机制神经机器翻译的软件缺陷自动修复方法
被引量：
6
1
作者
曹鹤玲
刘昱
韩栋
机构
粮食
信息
处理
与控制教育部重点
实验室
(
河南
工业
大学
)
河南
工业
大学
信息
科学与工程学院
河南工业大学河南省粮食信息处理国际联合实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期945-956,共12页
基金
国家自然科学基金(No.61602154)
河南省高等学校重点科研项目(No.22A520024)
+1 种基金
河南工业大学青年骨干教师培育项目(No.21420158)
河南省重大公益专项(No.201300311200)。
文摘
循环神经网络对于代码序列数据有着良好的处理能力,软件缺陷修复的补丁生成模型大多采用循环神经网络实现.然而,基于循环神经网络的补丁生成模型在处理代码序列中长距离依赖问题时仍然具有局限性,其修复成功率和修复效率较低.针对此问题,提出一种基于自注意力神经机器翻译的软件缺陷自动修复方法(Self-attention Neural machine translation based automatic software Repair,SNRepair).首先,为有效缓解源码中的未登录词问题,对数据集引入子词切分技术进行预处理;其次,为解决源代码中棘手的长距离依赖问题并更充分地利用局部信息,构建融合局部建模的Transformer程序补丁生成模型;然后,采用缺陷自动定位技术定位缺陷语句位置,利用参数优化后的Transformer补丁生成模型生成候选补丁;最后,运行测试用例验证候选补丁.在具有395个真实Java软件缺陷的Defects4J缺陷库上实验评估,结果表明SNRepair方法与对比方法比较,修复成功率和修复效率更高.
关键词
软件缺陷自动修复
神经机器翻译
自注意力机制
子词切分
局部建模
Keywords
automatic software repair
neural machine translation
self-attention mechanism
subword tokenization
localness modeling
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于局部敏感判别宽度学习的高光谱图像分类
被引量：
1
2
作者
曹鹤玲
宋昌隆
楚永贺
机构
河南
工业
大学
信息
科学与工程学院
河南工业大学河南省粮食信息处理国际联合实验室
河南
工业
大学
粮食
信息
处理
与控制教育部重点
实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第4期1239-1245,1262,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(6220071360,61602154)
河南省高等学校重点科研项目(22A520024)
+1 种基金
河南工业大学青年骨干教师培育项目
河南省重大公益专项(201300311200)。
文摘
宽度学习系统(BLS)以其良好的学习性能与泛化能力,在高光谱图像(HSI)分类中得到了广泛应用。然而宽度学习系统仅关注各类样本的可分性,忽略了样本之间的相对关系以及所蕴涵的判别信息,在一定程度上限制了宽度学习系统在高光谱图像分类任务中的性能。为此,提出一种局部敏感判别的宽度学习系统(LSDBLS)方法。该方法通过引入局部敏感判别分析考虑标记样本的判别信息与数据样本的局部流形结构,通过标记样本构建类内图和类间图来表征数据样本之间的相对关系。在此基础上,将类内图和类间图引入到宽度学习系统的目标函数中,通过最小化类内图以及最大化类间图,使得同类样本尽可能地聚集,不同类的样本尽可能地远离,增强LSDBLS对数据特征的判别能力。通过在三个HSI数据集上的实验结果表明,LSDBLS取得了良好的效果。
关键词
宽度学习系统
高光谱图像
类间流形结构
类内流形结构
Keywords
broad learning system(BLS)
hyperspectral image(HSI)
inter-class manifold structure
intra-class manifold structure
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自注意力机制神经机器翻译的软件缺陷自动修复方法
曹鹤玲
刘昱
韩栋
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于局部敏感判别宽度学习的高光谱图像分类
曹鹤玲
宋昌隆
楚永贺
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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