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江苏科技大学机器学习与软件新技术研究所成立于2017年10月，隶属于江苏科技大学计算机学院，为江苏科技大学重点立项建设的第二批校级新兴科技创新团队。研究所现有教授2名(分别为研究所所长：于化龙教授及计算机学院院长：高尚教授)、副教授2名及讲师4名，其中6名成员具有博士学位，2名为在读博士，3名博士毕业于海外高校，1名江苏省“青蓝工程”中青年学科带头人、2名江苏省“333高层次人才”计划第3层次培养...
南方科技大学计算机科学与工程系助理教授张煜群发表CCF A类会议最佳论文展示深度学习用于软件错误定位研究成果（图）
南方科技大学计算机科学与工程系 助理教授 张煜群 深度学习 软件错误定位
2019/8/7
在近日于北京召开的2019年国际软件测试与分析大会(ISSTA 2019) 上，我校计算机科学与工程系助理教授张煜群团队发表的关于深度学习用于软件错误定位的研究论文“DeepFL:Integrating Multiple Fault Diagnosis Dimensions for Deep Fault Localization”获得大会最佳论文奖。“错误定位(Fault localization...
协方差矩阵自适应演化策略学习机制综述
演化策略 协方差矩阵自适应 自适应学习 多元正态分布
2015/10/10
基于协方差矩阵自适应（CMA）的演化策略算法（ES）是一种优秀的、不依赖于梯度信息的随机局部优化算法.基于CMA的学习机制使其对搜索空间的任意可逆线性变换具有不变性，对于病态的、高度不可分的问题有优秀的求解能力.CMA学习机制具有较强的数学理论基础，这对设计其他演化算法有很好的借鉴意义.本文旨在详细分析CMA-ES的各种学习机制，并给出其所依赖的主要理论基础.最后通过实验比较CMA-ES各种变体的...
基于旋转学习机制的差分演化算法
演化计算 差分演化 旋转学习机制 反向学习机制
2014/6/23
为克服反向学习机制仅能搜索反向空间中一个固定点的弊端,通过引入旋转操作将其扩展为一种新的旋转学习机制,新机制通过调整旋转角度能搜索旋转空间中的任意一点,具备更强的勘探能力和多种应用模式.通过嵌入旋转学习算子,并引入参数自适应机制,提出了新的基于旋转学习的差分演化算法.在广泛使用的测试函数集上开展仿真实验,结果验证了旋转学习机制的有效性,与多种知名差分演化算法相比,新算法在寻优性能上竞争优势明显,且...
基于折射原理反向学习模型的改进粒子群算法
智能优化算法 粒子群优化算法 反向学习 折射原理
2014/6/19
对于粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷,反向学习策略对其的改进取得了较好的效果.然而,反向学习策略需要结合其它策略来提高算法后期的全局搜索能力,针对此缺陷,根据光的折射原理对反向学习策略的反向过程进行改进,提出反向学习的统一算法模型及基于折射原理反向学习模型的改进粒子群算法.实验与分析表明,与其它基于反向学习的粒子群算法相比,该模型更有效地改进了所提算法的全局搜索能力,提高了种群的多样性,从而提高...
基于迁移学习的软件缺陷预测
软件缺陷预测 迁移学习 机器学习 朴素贝叶斯
2014/6/6
传统软件缺陷预测方法在解决跨项目缺陷预测过程中适应能力不足,主要是因为源项目和目标项目之间存在不同的特征分布.为了解决这个问题,提出一种新的加权贝叶斯迁移学习算法,算法首先收集训练数据和测试数据的特征信息,然后计算特征差异,将不同项目数据之间差异转化为训练数据权重,最后基于这些权重数据建立预测模型.在8个开源项目数据集上进行实验比较,实验结果表明与其他方法相比本文方法显著提高跨项目缺陷预测性能.