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公开(公告)号：CN110109835B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910368699.X
申请日：2019-05-05
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本申请公开了一种基于深度神经网络的软件缺陷定位方法(DMF‑BL)，该方法主要从缺陷报告和代码文件等文本数据中提取了文本相似度、结构信息相似度、基于协同过滤算法的缺陷报告相似度、基于缺陷修复历史的相似度和类名相似度五个特征，并利用深度神经网络来整合这些特征，从而捕获特征之间的非线性关系。同时，该方法在六个项目中的23000个缺陷报告上评估了软件缺陷定位的能力，结果表明，不管是Top 1、5和10中成功定位缺陷的准确率还是平均精度均值(MAP)，DMF‑BL的性能都要优于目前的缺陷定位技术。
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公开(公告)号：CN112527769A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011426108.9
申请日：2020-12-09
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F16/21 , G06F40/284 , G06K9/62 , G06F9/445 , G06F8/70
Abstract: 本发明公开了一种针对软件变更日志生成方法的自动化质量保证框架。包括如下步骤：基于软件历史变更数据，生成diffh的单词wd和msgref的单词wm的单词向量和基于协同过滤算法，计算单词wd和wm之间的关联性Rel(wd,wm)；构建单词wd的单词映射表基于已构建的单词映射表，分别计算两个质量分数Precisioni和Recalli；基于词频‑逆文档频率(TF‑IDF)，生成变更差异向量di；计算待测软件变更日志和历史软件变更之间的相似程度选择与待测软件变更Ci相似度最高的前n个历史软件变更至计算相关性分数RetScorei；设置阈值Prect、Rect和Rett，对待测软件变更Ci的生成日志的语义相关性进行预测；基于预测结果对软件变更日志进行过滤或者保留。
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公开(公告)号：CN111832289A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010668037.7
申请日：2020-07-13
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F40/216 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类和高斯LDA的服务发现方法，包括如下步骤：对服务数据集进行数据解析，使用Doc2Vec和Word2Vec训练段落嵌入和词嵌入；使用修改的K-Means算法将Doc2Vec向量集合聚类；基于词嵌入向量集扩展查询得到扩展的查询语句Qe和扩展的查询向量Vqe；基于扩展的查询语句计算其与聚类所得的每一个聚类簇的Doc2Vec矩阵的平均余弦相似度，将相似度最高的簇作为目标簇；基于所选目标簇和训练所得的词嵌入向量，构建高斯LDA模型，得到“文档-主题分布”和“主题的高斯分布”；使用两个分布计算目标簇中的各个服务与扩展后的用户查询匹配的概率并降序排列。本方法服务匹配准确性高。
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公开(公告)号：CN110796080A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911036294.2
申请日：2019-10-29
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的多姿态行人图像合成算法，包括以下步骤：S1：通过行人重识别任务数据集Market-1501中获取训练数据集和测试数据集；S2：根据预设方法通过训练数据集构建生成对抗网络模型；S3：采用预设方法向生成对抗网络模型输入中加入姿态信息潜码；S4：基于姿态信息潜码构建生成对抗网络模型的目标函数，并利用带有目标函数的生成对抗网络模型合成多姿态的行人图像；S5：根据合成的多姿态行人图像进行实验结果分析。有益效果：本发明有效地缩小了生成器的解空间，使得生成对抗网络训练更加平稳，从而可以生成高质量的多姿态行人图片。
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公开(公告)号：CN110188047A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910474540.6
申请日：2019-06-20
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种基于双通道卷积神经网络的重复缺陷报告检测方法，包括三个步骤，数据准备、建立CNN模型和待预测缺陷报告预测；在数据准备，对重复报告有用的字段，从缺陷报告中提取出来，对每一个报告，结构化信息和非结构化信息一起放入一个文本发明档中，经过预处理，每个由文本表示的报告被转化成一个单通道矩阵，把单通道矩阵组合成双通道矩阵，然后把一部分作为训练集，剩下的部分作为验证集。在CNN模型建立，以训练集为输入训练模型。在待预测缺陷报告预测阶段，训练好的模型加载预测一个未知缺陷报告与已知缺陷报告组成的缺陷报告对的相似度，这个相似度是一个表示缺陷报告对重复可能性的概率。本发明方法具有较高的预测准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109119615A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810989272.7
申请日：2018-08-28
Applicant: 重庆大学
IPC: H01M4/36 , H01M4/58 , H01M4/62 , H01M10/0525
Abstract: 本发明公开了一种掺杂金属元素改性的磷酸锰锂复合正极材料及其制备方法，该复合正极材料的化学通式为LiMnxMyPO4/C，其中0.6≤x≤0.9，x+y=1，M为Fe、Mg、V、Zn、Zr、Ti中的一种或者多种。其制备方法是以锰源可溶性物质为原料制备得到锰源前驱体，然后与锂源、磷源、碳源、M源进行球磨混合，再将混合物在氩气气氛中进行高温烧结，最终得到复合正极材料。本发明所制备的掺杂金属元素的改性磷酸锰锂复合正极材料电化学性能优异，有较高放电比容量和循环稳定性且制备工艺简单适合大批量工业化生产。
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公开(公告)号：CN104935638B
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201510221218.4
申请日：2015-04-30
Applicant: 重庆大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/801
Abstract: 本发明涉及基于阻塞切换服务器的P2P下载算法，该算法首先计算网络中节点服务器的平均带宽，然后判定阻塞条件，根据阻塞条件让用户和性能低下的节点服务器链接阻塞，不断选择承载均值大的节点服务器进行连接，即连接性能较高的节点服务器，从而提升客户端的下载效率。该算法减小了整体网络的归一化标准差，而归一化标准差的减小表示整个覆盖网络的带宽波动变小，从而能更精确的预测下载剩余时间。随着整体覆盖网络的归一化标准差的降低，用户的平均下载时间也会逐步降低。仿真实验证明本发明算法在无竞争环境下平均性能提升为传统算法的113％，在竞争环境中平均性能提升虽然仅1％，但预估下载时间的准确性提升了44％。
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公开(公告)号：CN104699614B
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201510139774.7
申请日：2015-03-27
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明涉及一种软件缺陷组件预测的方法，该方法通过定义主题缺陷密度来兼顾源代码语义信息和历史缺陷信息，然后根据版本之间主题的关联信息进行缺陷组件预测，得到组件缺陷数目。本发明提供的方法简单有效，通过定义主题缺陷密度来兼顾源代码语义信息和历史缺陷信息，通过定义相似关系矩阵考虑不同版本间的主题关联信息，从而预测准确率高，可达77.8％，预测结果经过验证，预测精度也很高。
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公开(公告)号：CN104809066A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510218321.3
申请日：2015-04-30
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明涉及一种通过代码质量评估预测开源软件维护工作量的方法，首先获取所有表征开源软件代码质量的指标，然后引入方差膨胀因子去除关联度较大的指标，得到可用指标集合；对用指标集合中可用指标进行线性回归分析，得到开源软件的维护工作量与可用指标之间的函数关系式，利用该关系式即可预测开源软件的维护工作量。该方法中表征开源软件代码质量的指标容易获得，预测结果精准，适合大范围推广。
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公开(公告)号：CN102662352B
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201210170823.X
申请日：2012-05-29
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明涉及数控加工技术领域，数控刀具几何参数的自动录入系统及方法，数字对刀仪采集的刀具几何参数通过工业计算机传输给数控刀具管理系统，数控刀具管理系统从接收到的数据中解析出刀具的几何参数、刀具编号和刀具对应的数控加工中心编号，根据数控加工中心编号将刀具的几何参数、刀具编号转换成数控加工中心编号对应的数控系统可识别的文本，并将该文本传输给DNC服务器；数控加工中心从给DNC服务器下载其的数控系统类型可识别的文本，对文本进行解析，并根据解析获得的数据对刀具对应的数据进行更新；由于刀具几何参数的整个录入过程中，只需对刀时人工录入刀具编号和所述数控加工中心编号，录入数据少，提高了工作效率，且误差小，安全性高。
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