Mar, 2018

故障定位家族及其组合的实证研究

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TL;DR通过对现实世界中故障定位技术的广泛研究，本文报道了一个经验性研究。不同于以往的研究，该论文考虑了来自不同家族的各种技术，并结合了不同技术并考虑了不同技术的执行时间。研究结果显示，组合技术明显优于任何单独技术，表明组合可能是应用故障定位技术的一种理想方式，未来技术也应该在组合设置下进行评估。
发现论文，激发创造
  • 学习可处理故障定位的概率模型

    本研究提出了一种新的可行的故障定位方法，即 TFLMs，并与传统的 probabilistic debugging 系统进行了比较，结果表明 TFLMs 具有更好的定位性能。

    Jul, 2015

  • 数据流系统中的因果故障定位

    数据流计算是一种用于多种系统工程的范式，具有潜力成为数据驱动应用程序开发的选择。数据流计算的特征之一是对整个系统的数据流图的自然访问。最近，观察到这些数据流图可以被视为完全的图形因果模型，从而开放了将因果推理技术应用于数据流系统的机会。在本篇论文中，我们旨在提供首个实际验证这个想法的论文，并特别关注因果故障定位。我们提供了多个演示，它们展示了如何使用因果推理在三个现代数据流引擎中检测软件错误和数据偏移的多种情况。

    Apr, 2023

  • 多匹配器组合用于指纹识别验证：生物安全卓越网络中的案例研究

    本文介绍了第一届 BioSecure 住宅研讨会中有关指纹识别的实验，并测试了四个不同方法的系统以及它们在特征提取上表现出异构方法对识别性能的影响，实验结果表明结合细节和相关性测量获得最佳的指纹识别策略。

    Dec, 2022

  • 面向无需测试的故障定位的大型语言模型

    采用大型语言模型进行故障定位，通过微调小批量双向适配器层，无需测试覆盖信息定位出有问题的代码行，追踪性能与语言模型的规模相关。

    Oct, 2023

  • LSCP: 并行异常集成中的本地选择性组合

    本文提出了一种名为 LSCP 的框架，通过在随机选择的特征子空间中使用其最近邻的共识来定义测试实例周围的本地区域，从而选择并组合最优基础检测器作为模型的最终输出，并比较了四种 LSCP 框架与七种广泛使用的平行框架的实验结果，其中一种变体 LSCP_AOM 在大部分 20 个真实世界数据集上表现优于基线。

    Dec, 2018

  • 在线服务系统中通用且稳健的多维数据根本原因定位

    本文提出了一个名为 PSqueeze 的多维数据通用且稳健的根因定位方法，其中基于广义波及效应的属性，建立了一个根因的通用特征，并提出了一个新的概率聚类方法和鲁棒的启发式搜索方法，实现了对多维数据中根因的定位。实验结果表明，PSqueeze 相对于基准方法的 F1 得分提高了 32.89％，对于外部根因的定位 F1 得分达到了 0.90，并在几个生产系统的案例中体现出对故障诊断的实际帮助。

    May, 2023

  • 基于类比的项目工作量评估中集成校准方法的实证评估

    本研究调查了集成学习在类比式努力估计中的应用潜力，比较了使用的类比数 k，研究发现，将集成方法应用于调节方法可以显著提高预测性能，而线性调节方法的表现更佳，推荐使用线性调节方法进行集成。

    Mar, 2017

  • 面对它们自己：基于 LLM 的两阶段策略通过日志定位配置错误

    可配置软件系统中利用日志定位配置错误的方法，基于大型语言模型和日志进行了实证研究和验证，提出了一种基于日志的两阶段策略，设计了相应的工具进行辅助定位和分析，通过在 Hadoop 上的评估验证了方法的效率和准确性，并通过实际案例研究验证了方法的有效性和可行性。

    Mar, 2024

  • 多模态生物特征串联融合系统

    本文提出了一个关于串行融合多个生物特征匹配器的理论框架，评估了该系统在性能以及模型参数计算估计误差方面的利益，并通过对 NIST 生物特征分数集 1 的初步实验证明了其优缺点。

    Jan, 2024

  • 利用高维度的物理 - 数字数据流来诊断智能电网故障

    探讨了特征工程对于解决物理系统数据诊断过程中存在的数据质量，噪声干扰，决策模型不精确等挑战的影响作用；论文使用特征筛选、降维和决策模型等方法，在 118 个节点的电力系统上进行了数据驱动的故障诊断，同时比较了多种高级技术在该领域的应用。实验结果表明，特征筛选和降维方法的联合应用可以有效提高数据质量，提高物理系统的诊断准确性。

    Mar, 2023