-
公开(公告)号：CN117196548A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311103212.8
申请日：2023-08-28
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06Q10/105 , G06Q10/0639 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的促进合作的工人激励方法，包括：建立工人合作模型将众包工人之间的互动过程建模为博弈过程；将众包工人的协作过程建模为马尔可夫决策过程，并使用强化学习算法优化工人的协作行为；利用图神经网络基于深度强化学习的动态激励机制和DIFFPOOL技术学习整个网络的全局表示和工人的局部表示，生成适合每个工人的激励值。该方法提出了ACM模型和DDWM激励机制来解决众包任务中的协作问题，将工人的局部表示和整个网络的全局表示进行结合，这可以使请求者来估计工人在网络中是否具有影响力和判断该工人是否能够促进合作，从而生成适合每个工人的激励值。
-
公开(公告)号：CN110554964B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201910834368.0
申请日：2019-09-03
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F11/36 , G06Q10/0631 , G06Q10/1057
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的Web服务众包测试任务分配方法，包括：根据众包平台上的工人池和任务池内的数据信息、对深度强化学习的Web服务测试任务分配模型进行训练；众包平台接收需求者提交的测试任务，使用完成训练的Web服务测试任务分配模型进行测试任务的分配；工人接受并执行任务、将任务测试结果反馈给众包平台，众包平台将工人反馈的测试结果传送给相应的任务需求者。本方法通过使用深度强化学习方法DQN来训练Web服务测试任务分配模型，达到了对Web服务众包测试任务进行实时分配的效果，可以在一定程度上保证测试任务能够交由众包测试平台上比较合适的测试人员来处理，提升了测试效果。
-
-
公开(公告)号：CN109451037B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201811481963.2
申请日：2018-12-05
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种CWS容错问题中的错误修复策略的选择方法，包括步骤为：执行某个CWS，执行过程中某个Web服务出现错误时，将该CWS提交给错误修复策略选择算法模块进行处理；错误修复策略选择模块对出错的Web服务进行错误修复策略的选择；获取策略选择算法模块反馈的结果；以及使用反馈结果中的修复策略对出错的Web服务进行修复。通过采用本发明所述的策略选择方法，当需要执行多个CWS，或者CWS中的服务数量较多，出错Web服务出现的概率很高时，能够更快更准地选择最合适的错误修复策略。
-
公开(公告)号：CN109614489B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201811528863.0
申请日：2018-12-13
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习和特征提取的Bug报告严重程度识别方法，通过将向量化表示的Bugzilla Bug报告信息作为知识库；并使用粗糙集特征提取方法对向量化表示的文本矩阵进行特征提取，将提取的特征作为迁移学习的最终知识库，用于识别Android Bug报告的严重程度。通过上述方法可以实现Android Bug报告管理系统中Bug报告严重程度的自动预测，节省了Bug报告严重程度预测所需的时间成本和人力成本，提升了工作效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109491914B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201811333585.3
申请日：2018-11-09
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于不平衡学习策略高影响缺陷报告预测方法：使用文本预处理方法对缺陷报告的文本信息进行处理；将处理后文本信息分储为训练集和测试集；对训练集做多次数据平衡处理；使用多个分类器对经过平衡处理的训练集进行训练；把多个分类器的优点进行集成并输出；使用文本特征提取模块来对测试集中的缺陷报告进行文本特征提取；使用训练好的模型对测试集中的缺陷报告进行预测。本发明克服了数据的不平衡特性并加以利用，将不平衡学习策略与约束求解相结合，基于不同分类算法的不同能力，提出了利用权重优化每个分类器的判别概率以提高分类效果，并将优化后的多个分类器进行集成，通过获取更合适的权重来获得更高的准确率。
-
公开(公告)号：CN109948940A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910229952.3
申请日：2019-03-26
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于启发式算法的Web服务众包测试任务分配方法，包括以下步骤：S1：请求者将多个众包工作以测试任务的形式提交众包平台；S2：任务分配优化系统建立至少包含测试任务属性、测试工人属性、分配因素的任务分配模型，根据任务分配模型确认目标函数和约束条件；S3：任务分配优化系统基于任务分配模型采用HE算法进行测试任务和测试工人之间的优化分配，并根据众包平台设置的任务发布条件发布任务，并将任务信息显示给测试工人；S4：测试工人完成相应任务后将结果反馈给众包平台，众包平台将各任务的完成结果进行归纳整理。
-
公开(公告)号：CN109583617A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811460110.0
申请日：2018-11-30
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种众包任务发布方法，通过请求者将需要处理的众包工作以包含一系列众包任务的众包工作流的形式提交给众包平台，众包平台将众包工作流中的任务传送给任务发布系统；任务发布系统对工作流中任务的各项参数进行优化处理，以及众包工人根据任务信息及自身条件预约并执行众包工作流中的某个任务，最后在众包工人完成相应任务后，将结果反馈给众包平台，众包平台合并众包工作流中各任务的完成结果，并将最终完成结果反馈给请求者。本发明通过约束求解或启发式方法对任务各属性参数进行优化求解和对任务发布条件的判断，提高了众包工作流的完成质量，缩短了完成工作流所用的时间，提高了工作效率。
-
公开(公告)号：CN109451037A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811481963.2
申请日：2018-12-05
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种CWS容错问题中的错误修复策略的选择方法，包括步骤为：执行某个CWS，执行过程中某个Web服务出现错误时，将该CWS提交给错误修复策略选择算法模块进行处理；错误修复策略选择模块对出错的Web服务进行错误修复策略的选择；获取策略选择算法模块反馈的结果；以及使用反馈结果中的修复策略对出错的Web服务进行修复。通过采用本发明所述的策略选择方法，当需要执行多个CWS，或者CWS中的服务数量较多，出错Web服务出现的概率很高时，能够更快更准地选择最合适的错误修复策略。
-
公开(公告)号：CN109255029A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811033587.0
申请日：2018-09-05
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/332
Abstract: 本发明公开了一种采用加权优化训练集增强自动Bug报告分配的方法，该方法通过对bug报告数据集进行加权处理，提高短描述中的信息频度，并结合特征选择算法与实例选择算法，同时减少噪音单词和冗余实例，得到规模更小且质量更高的训练集，提高了bug分类的准确率，节省了bug分配所需的时间成本和人力成本，提升了工作效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
29
records
(took 0.021 seconds)
