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改进的基于包含约束的指针分析法: 2010年; 针对基于包含约束的指针分析法存在的主要问题是包含约束语言的限制性和约束图的简化,提出了一个基于包含约束语言的指针分析算法。首先对包含约束语言进行扩展,使其不再局限于几个基本形式,并进一步给出约束传播规则;然后一次性构建约束图,图中不再存在复杂边,整个分析过程由动态转化为静态;最后,提出一个算法对简化的约束图进行分析,得到指针信息。实验结果表明,该算法能够精确地分析出一个指针的任何级别脱引用的指向信息。; 崔应霞李龙澍姚晟

量化容差关系的不完备多粒度粗糙集模型被引量：3: 2017年; 在不完备信息系统中,针对量化容差关系和多粒度粗糙集模型的各自优点,提出一种基于量化容差关系的多粒度粗糙集模型。首先定义了基于量化容差关系的乐观和悲观多粒度粗糙集模型,并且研究了相关的性质;然后在对象分类方面,定义了分类阈值的概念,并且在不同粒度下选取不同的分类阈值,多个分类阈值可以使得提出的模型具有更好的灵活性。UCI数据集的实验结果表明,与单个分类阈值相比,多个分类阈值的多粒度粗糙集模型具有更好的近似效果,在各数据集中,其近似精度均有0.05至0.1的提高。; 林梦雅姚晟陈菊汪杰徐风; 关键词：不完备信息系统多粒度粗糙集

组合测试用例集的动态生成算法被引量：3: 2011年; 在逐因素扩展算法的基础上,提出了一种有效的组合测试用例生成算法IPO_T。该算法根据已被扩展的测试用例覆盖t(t≥2)参数值组合的情况确定水平扩展方法,并依据新的被覆盖的t参数值组合修改已被扩展的部分测试用例,从而达到对测试用例集的优化。设计实现了基于该方法的测试用例生成工具。通过和部分现有的支持t维组合测试工具比较,IPO_T在合理的时间内产生的测试用例集较小。; 崔应霞李龙澍姚晟; 关键词：测试用例生成

不确定数据频繁闭项集挖掘算法被引量：1: 2015年; 由于不确定数据的向下封闭属性,挖掘全部频繁项集的方法会得到一个指数级的结果。为获得一个较小的合适的结果集,研究了在不确定数据上挖掘频繁闭项集,并提出了一种新的频繁闭项集挖掘算法——NA-PFCIM。该算法将项集挖掘过程看作一个概率分布函数,考虑到基于正态分布模型的方法提取的频繁项集精确度较高,而且支持大型数据库,采用了正态分布模型提取频繁项集。同时,为了减少搜索空间以及避免冗余计算,利用基于深度优先搜索的策略来获得所有的概率频繁闭项集。该算法还设计了两个剪枝策略:超集修剪和子集修剪。最后,在常用的数据集(T10I4D100K、Accidents、Mushroom、Chess)上,将提出的NA-PFCIM算法和基于泊松分布的A-PFCIM算法进行比较。实验结果表明,NA-PFCIM算法能够减少所要扩展的项集,同时减少项集频繁概率的计算,其性能优于对比算法。; 刘慧婷沈盛霞赵鹏姚晟; 关键词：不确定数据频繁项集频繁闭项集剪枝策略

一种RGB-D图像显著目标检测方法: 本发明公开了一种RGB‑D图像显著目标检测方法，包括以下步骤：提取RGB和Depth图像特征，同时实施融合形成RGBD融合特征，将其划分为高层RGBD融合特征及低层RGBD融合特征；利用三个Transformer增强所述...; 刘政怡汪远张志立檀亚诚姚晟; 文献传递

基于邻域的可变粒度粗糙集模型被引量：2: 2016年; 分析传统粗糙集和邻域多粒度粗糙集的不足之后,在克服乐观多粒度粗糙集模型较为宽松,悲观多粒度粗糙集模型较为严格的缺点的基础上,为使粗糙集理论能从多粒度计算的角度,对名义型和数值型并存的混合型数据进行处理,将邻域多粒度粗糙集模型与可变粒度粗糙集模型相结合,提出了基于邻域的可变粒度粗糙集模型,定义了其下上近似,研究了基于邻域的可变粒度粗糙集模型的一些性质,并证明了基于邻域的可变粒度粗糙集模型是乐观邻域多粒度粗糙集模型和悲观邻域多粒度粗糙集模型的泛化,最后通过实例验证了模型的有效性.; 徐怡杨宏健纪霞姚晟; 关键词：多粒度粗糙集

计算机性能评价与测试的主观误区研究被引量：1: 2005年; 计算机性能评价与测试是计算机系统结构教学的重难点 ,也是计算机设计的关键步骤。本文针对MIPS、MF LOPS、合成测试程序和几何性能平均值几个概念及其主观误区的产生和解决方法作了详细分析和研究。; 宋静姚晟; 关键词：计算机性能 MIPS

量化容差关系的程度多粒度粗糙集模型: 2019年; 多粒度粗糙集是一种重要的多粒度数据挖掘模型。为了对不完备信息系统中等价类重叠部分的定量信息进行挖掘,提出一种多阈值的量化容差关系程度多粒度粗糙集模型。首先将描述等价类重叠信息的程度多粒度粗糙集模型与处理不完备信息系统的量化容差关系进行结合,提出量化容差关系的程度多粒度粗糙集模型,然后在该模型的基础上,为每个粒度设定与数据相适应的阈值,提高了量化容差关系程度多粒度粗糙集模型的灵活性,增加多粒度数据挖掘的性能。UCI数据集的实验结果表明,本文所提出的粗糙集模型具有较好的分类效果和理论的可行性。; 姚晟陈菊徐风汪杰汪杰; 关键词：不完备信息系统多阈值

公钥密码体制RSA算法被引量：10: 2003年; 介绍了公开密钥密码技术、RSA加密算法及举例,分析了分开密钥密码技术的安全性,并分析影响此技术成熟的不利因素。; 蔡庆华姚晟; 关键词：RSA加密算法公开密钥密码体制安全性

基于改进邻域粒的模糊熵特征选择算法被引量：6: 2017年; 特征选择是一项重要的数据预处理技术,其目的是在不降低数据分类精度情形下选择一个特征子集,从而对原数据集达到降维的效果,同时也提高学习算法的性能.在邻域粗糙集模型中,传统方法构造出的对象邻域粒未考虑数据的分布问题,使得邻域粒存在一定的误差.首先通过方差来刻画数据的分布,然后根据数据分布提出一种改进的邻域粒,这种改进的邻域粒能够自适应数据的分布,有着较好的优越性,最后将改进邻域粒与邻域模糊熵结合,提出一种特征重要度的评估方式,并给出对应的特征选择算法.实验结果表明,新提出的特征选择算法在特征选择结果、时间消耗和特征子集的分类精度方面都更具一定的优越性.; 姚晟徐风赵鹏刘政怡陈菊; 关键词：粗糙集模糊熵

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姚晟