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基于程序语义与度量的代码缺陷检测
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作者 卢跃 嵇友晴 +2 位作者 周礼亮 吕青 张迎周 《中北大学学报(自然科学版)》 2025年第1期105-115,共11页
软件中存在的代码缺陷严重影响了软件用户使用的体验感和安全性,传统的代码缺陷检测方法存在准确率较低的问题,而结合深度学习的现有方法的检测粒度较粗,检测效果也不够理想。为此,本文提出了一种基于程序语义与度量的代码缺陷检测方法... 软件中存在的代码缺陷严重影响了软件用户使用的体验感和安全性,传统的代码缺陷检测方法存在准确率较低的问题,而结合深度学习的现有方法的检测粒度较粗,检测效果也不够理想。为此,本文提出了一种基于程序语义与度量的代码缺陷检测方法。该方法采用基于LLVM IR的代码缺陷的兴趣点检测算法,使用轻量级符号化程序切片工具SymPas获取与缺陷兴趣点相关的程序切片。通过预训练模型将程序切片代码片段转化为向量表示,并融合指令级切片度量——认知复杂度度量,深入分析了切片语句之间的关系和特征。通过构建混合模型ResCNN-GRU进行训练,将提取的特征进行了有效融合和学习。实验结果表明,本文利用符号化程序切片技术细化了漏洞检测的粒度,在中间表示LLVM IR下融合的语义和度量信息能更好地表示缺陷代码语句间的关系和特征,构建的混合模型一定程度上解决了时间序列问题以及样本数量不均衡问题,相比其他先进方法,本文方法的准确率达到了94.1%。 展开更多
关键词 预训练模型 程序切片 切片认知域 残差网络 卷积神经网络 门控制神经网络
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改进EEMD-GRU混合模型在径流预报中的应用 被引量:5
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作者 刘扬 王立虎 +1 位作者 杨礼波 刘雪梅 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2022年第3期480-487,共8页
为解决径流预测模型存在的预测精确度低、稳定性差、延时高等问题,结合门控制循环单元神经网络(gated recurrent unit,GRU),集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的各自优点,提出一种基于改进EEMD方法的深度... 为解决径流预测模型存在的预测精确度低、稳定性差、延时高等问题,结合门控制循环单元神经网络(gated recurrent unit,GRU),集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的各自优点,提出一种基于改进EEMD方法的深度学习模型(EEMD-GRU)。该模型首先以智能算法对径流信号进行边界拓延,以解决EEMD边界效应。然后利用改进EEMD方法将径流信号分解为若干稳态分量,将各分量作为GRU模型的输入并对其进行预测。实验结果表明,与结合了经验模态分解的支持向量回归模型相比,并行EEMDGRU径流预测模型的预测精准度、可信度和效率分别提高82.50%、144.67%和95.49%。基于EEMD-GRU的最优运算结果表明,该方法可进一步减少区域防洪的经济损失,提高灾害监管的工作效率。 展开更多
关键词 径流预报 集合经验模态分解 深度学习 控制循环单元神经网络 并行计算 混合模型 时序预测 工程应用
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Effects of Unequal Couplings on Fidelity of a Quantum Controlled-Controlled-Not Gate
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作者 WU Yin-Zhong SHI Cui-Hua +1 位作者 PAN Tao LI Zhen-Ya 《Communications in Theoretical Physics》 SCIE CAS CSCD 2009年第6期1033-1036,共4页
By numerically solving the Sch6dinger equation of a three-nuclear-spin system, the effects of the non-uniform nearest-neighbor (NN) interaction on the fidelity of a quantum controlled-controlled-no (CCN) gate are... By numerically solving the Sch6dinger equation of a three-nuclear-spin system, the effects of the non-uniform nearest-neighbor (NN) interaction on the fidelity of a quantum controlled-controlled-no (CCN) gate are investigated for a digital initial state and a superposition initial state respectively. It is found from our simulation that the ratio of the deviation of the NN coupling δJ to the NN coupling J should be smaller than 0.0005 to ensure a high fidelity of the quantum CCN gate. 展开更多
关键词 unequal coupling quantum CCN gate FIDELITY
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