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公开(公告)号：CN110691126A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910909785.7
申请日：2019-09-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种新型物联网中提高代码覆盖率的可靠的代码分发策略。本发明方法的策略中利用遗传算法来选择可靠性高和覆盖率大的车辆进行代码传播，即：基因算法中的每组基因序列是进行代码传播的车辆组，其中覆盖率和可靠性两个因素作为评价指标来判断每组基因序列的适应度，代表该车辆组的价值；适应度越高，代表该车辆组的价值越高，最终选择适应度最高的基因序列中的车辆组进行更新代码的传播。通过本发明所述的方法，可以在提高车辆可靠性的基础上使得更新代码的覆盖率比例达到23.16％以上。
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公开(公告)号：CN110691126B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN201910909785.7
申请日：2019-09-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种新型物联网中提高代码覆盖率的可靠的代码分发策略。本发明方法的策略中利用遗传算法来选择可靠性高和覆盖率大的车辆进行代码传播，即：基因算法中的每组基因序列是进行代码传播的车辆组，其中覆盖率和可靠性两个因素作为评价指标来判断每组基因序列的适应度，代表该车辆组的价值；适应度越高，代表该车辆组的价值越高，最终选择适应度最高的基因序列中的车辆组进行更新代码的传播。通过本发明所述的方法，可以在提高车辆可靠性的基础上使得更新代码的覆盖率比例达到23.16％以上。
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公开(公告)号：CN110826699A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911069788.0
申请日：2019-11-06
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度的图神经网络可解释性分析方法。本发明方法通过向训练好参数的神经网络输入图结构数据，递归计算图神经网络输出与输入之间所有前向传播路径的梯度，根据梯度解释各个输入节点对各个输出节点的影响大小。本发明作为梯度可解释性方法在图神经网络上的一种改进方法，扩展了梯度可解释性方法在图神经网络上归因分析的覆盖范围，提高了梯度可解释性方法在图神经网络上归因分析的有效性。
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