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基于类型辅助引导的代码注释生成模型
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作者 刘利 吕韦岑 汪洋 《无线电通信技术》 北大核心 2024年第4期807-814,共8页
代码注释生成方法通常基于结构-序列(Structure-Sequence, Struct2Seq)框架,但忽略了代码注释的类型信息,例如操作符、字符串等。由于类型信息之间的层次具有依赖性,将类型信息引入已有的Struct2Seq框架并不适用。为了解决上述问题,提... 代码注释生成方法通常基于结构-序列(Structure-Sequence, Struct2Seq)框架,但忽略了代码注释的类型信息,例如操作符、字符串等。由于类型信息之间的层次具有依赖性,将类型信息引入已有的Struct2Seq框架并不适用。为了解决上述问题,提出一种基于类型辅助引导的代码注释生成(Code Comment Generation based on Type-assisted Guidance, CCG-TG)模型,将源代码视为带有类型信息的n元树。该模型包含一个关联类型编码器和一个限制类型解码器,可以对源代码进行自适应总结。此外,提出一种多级强化学习(Multi-level Reinforcement Learning, MRL)方法来优化所提模型的训练过程。在多个数据集上进行实验,与多种基准模型对比,证明所提CCG-TG模型在所有评价指标上的性能最优。 展开更多
关键词 代码注释生成 类型信息 结构序列框架 类型辅助引导 强化学习
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基于反馈神经网络的机身镀层抗热冲击性能研究
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作者 刘利 钟林 《兵器材料科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期106-111,共6页
用磁控溅射离子镀设备在机身材料为高速钢M2的试件上制备Cr、Ti、N含量不同的4种镀层。用HADL2101DS8动静态电阻应变仪测试4种镀层在500℃热冲击下的水平方向、厚度方向的应力,输入反馈神经网络,计算不同镀层的破损率,评价其抗热冲击性... 用磁控溅射离子镀设备在机身材料为高速钢M2的试件上制备Cr、Ti、N含量不同的4种镀层。用HADL2101DS8动静态电阻应变仪测试4种镀层在500℃热冲击下的水平方向、厚度方向的应力,输入反馈神经网络,计算不同镀层的破损率,评价其抗热冲击性能,确定最佳的镀层制备方案。用扫描电子显微镜观察镀层受热冲击前、后形貌。结果表明:当Cr、Ti、N的质量分数分别为56.89%、0.05%、43.06%时(方案1),镀层形貌无裂缝或脱落、氧化物白色颗粒最少,镀层破损率小于另外3种方案;方案1镀层抗热冲击性能最优。 展开更多
关键词 CrTiN镀层 机身镀层 抗热冲击性能 反馈神经网络
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多尺度特征提取的复杂舰船图像分割研究
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作者 周凡 汪洋 《舰船科学技术》 北大核心 2022年第7期178-181,共4页
图像分割质量直接关系到后续图像识别的准确性和运算量。为实现舰船图像高质量、高效率分割,研究一种基于多尺度特征提取的复杂舰船图像分割方法。该方法针对复杂舰船图像实施灰度化、滤波2种预处理。利用直方图均衡化法提高图像对比度... 图像分割质量直接关系到后续图像识别的准确性和运算量。为实现舰船图像高质量、高效率分割,研究一种基于多尺度特征提取的复杂舰船图像分割方法。该方法针对复杂舰船图像实施灰度化、滤波2种预处理。利用直方图均衡化法提高图像对比度,更加突出目标特征。通过高斯金字塔对图像实施多尺度分解,并提取每一级尺度图像的4种特征,归一化处理后得到特征矢量。利用均值漂移算法实现过分割,利用图论方法实现再分割,完成分割方法研究。结果表明:与阈值法、区域法和边缘法相比,本文方法应用下,Dice相似系数更大,分割重叠误差更小,说明本文方法分割性能更高,实现更为精确化和详细化的图像分割。 展开更多
关键词 多尺度特征 复杂舰船图像 预处理 图像对比增强 图像分割方法
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基于FPGA加速的煤矿瓦斯含量预测系统
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作者 汪洋 李涛 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2023年第7期128-130,共3页
为了实现对煤层未开采区域瓦斯含量的快速、准确预测,以某煤矿5#煤层为研究对象,根据文献资料分析得出,煤层瓦斯含量主要受到煤层厚度、深度、顶板和底板岩性、煤层变质程度和地质结构6种因素影响。使用BP神经网络构建了瓦斯含量预测模... 为了实现对煤层未开采区域瓦斯含量的快速、准确预测,以某煤矿5#煤层为研究对象,根据文献资料分析得出,煤层瓦斯含量主要受到煤层厚度、深度、顶板和底板岩性、煤层变质程度和地质结构6种因素影响。使用BP神经网络构建了瓦斯含量预测模型,并将模型移植入FPGA中,结合实际数据进行测试,结果表明,瓦斯含量预测的准确率在94%左右,预测时间为125 ms。 展开更多
关键词 FPGA加速 煤矿瓦斯含量预测 BP神经网络
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基于结构化案例推理的SQL生成模型
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作者 罗明全 王静 魏英 《无线电通信技术》 2025年第3期478-485,共8页
自动化的自然语言与数据库接口对于应用开发至关重要。语义解析驱动的推理时间结构化查询语言(Structured Query Language,SQL)自适应方法能够兼容来自新域的样本,且无需重复调优。现有方法通常简单地将编码器输入的新域输入-输出案例... 自动化的自然语言与数据库接口对于应用开发至关重要。语义解析驱动的推理时间结构化查询语言(Structured Query Language,SQL)自适应方法能够兼容来自新域的样本,且无需重复调优。现有方法通常简单地将编码器输入的新域输入-输出案例连接到模型中,进而使解码器产生偏差,不能充分利用案例中逻辑形式的结构。基于上述情况,提出一种基于结构化案例推理(Structured Case Reasoning Model,SCRM)的SQL生成模型,充分利用案例的逻辑形式和候选输出之间的子树级相似性,以此生成更好的解码器决策;提出一个可训练的组合子树相似函数,与全树嵌入相比,该函数对于大型搜索边界的评分更为准确。SCRM结合新的结构化案例记忆及可训练的查询子树相似度模块,可以提升推理过程中正确输出的得分。在5种不同的数据集上进行实验,相对于其他模型,所提出的SCRM凭借结构化案例的优势,在不同性能指标上均取得了最佳结果。 展开更多
关键词 Text-to-SQL 子树级相似性 结构化案例 解码器 相似函数
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