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公开(公告)号：CN102033806B
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201010587899.3
申请日：2010-12-14
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 本发明提出一种实时嵌入式软件可靠性测试数据生成方法，属于软件可靠性领域，通过对被测实时嵌入式软件及其硬件的接口和关联环境的分析，整理出输入和输出变量，并建立系统分析图，再对输入和输出变量建立使用类，根据被测系统的使用情况建立使用剖面与操作描述图，按照建立的使用剖面和操作描述图中的信息组织数据并随机抽样，生成软件可靠性测试数据。本发明的方法清晰地描述软件使用过程和使用输入分布，能够较为高效的自动生成软件可靠性测试数据，提高了软件可靠性测试的效率。
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公开(公告)号：CN102541736A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201110448159.6
申请日：2011-12-28
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 本发明针对现有对嵌入式软件的可靠性测试需要较大的成本和较长的测试时间的问题，提出了一种软件可靠性执行过程加速测试方法，主要通过对已测的测试用例进行分析，得到由通过测试的测试用例的数据特征组成的通用特征矩阵和由引起软件失效的测试用例的数据特征所组成的关键特征矩阵，然后读取待测的测试用例，得到该测试用例的数据特征并对该数据特征与相应的通用特征矩阵进行相似性比较，对其是否执行进行判定，若是则执行，否则直接累积测试时间而不执行。本发明方法在不影响软件可靠性评估模型的基础上，在软件可靠性测试执行的环节进行加速，有效地减少了测试执行的工作量，起到明显的软件可靠性测试加速效果，减少了测试时间，节约了成本。
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公开(公告)号：CN118467348A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410537318.7
申请日：2024-04-30
申请人： 北京高质系统科技有限公司 , 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F11/36 , G06F11/34 , G06F3/04812 , G06V30/146 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开一种基于机器视觉的人机交互操作序列识别方法、设备及产品，涉及智能系统测试领域，该方法包括构建屏幕鼠标实时智能跟踪模型、人机交互操作对象的识别模型、人机交互操作对象状态识别模型和人机交互事件的检测模型；根据屏幕鼠标实时智能跟踪模型确定屏幕鼠标实时位置和人机交互操作对象的识别模型确定的人机交互操作对象的位置信息，通过判断鼠标光标是否位于某一个人机交互操作对象的矩形范围内，确定参与人机交互操作对象，利用文字识别技术对人机交互操作对象进行文字提取；根据人机交互操作对象状态识别模型确定当前人机交互事件的具体内容，形成人机交互操作序列。本发明能够形成完备、有效的智能系统测试数据的数据库。
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公开(公告)号：CN117472712A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311432647.7
申请日：2023-11-01
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开一种基于复杂网络的无人机集群软件系统可靠性评估方法，属于软件系统可靠性评估领域。建立无人机集群软件系统的复杂网络模型，对复杂网络模型进行运行状态仿真，获得软件系统的所有执行路径，计算复杂网络模型中函数节点的节点故障率，通过仿真进行故障传播影响分析，按照所有执行路径，从仿真入口开始对复杂网络模型进行多次仿真，确定无人机集群软件系统的可靠度。本发明在软件系统的复杂网络模型的基础上，进行软件系统的运行状态仿真和故障影响仿真，为可靠性仿真评估提供运行路径，并度量软件系统的复杂网络模型中节点的故障率，进而通过仿真计算无人机集群软件系统的可靠度，实现对无人机集群软件系统的可靠性的评估。
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公开(公告)号：CN114816912A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210395150.1
申请日：2022-04-14
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F11/30
摘要： 本申请公开了一种软件运行状态检测方法及装置，用以解决软件运行状态检测占用大量系统性能资源的技术问题。其中，一种软件运行状态检测方案，包括以下步骤：获取软件在第一时间区间内功能函数的运行状态；输入所述第一时间区间内功能函数的运行状态至预测模型，得到软件在第二时间区间内功能函数的预测运行状态；获取软件在第二时间区间内功能函数的实际运行状态；计算软件在第二时间区间内功能函数实际运行状态和功能函数预测运行状态的相似度；根据所述相似度，生成软件运行状态检测结果。本申请提供的软件运行状态检测方案通过抽样采集的检测方式，降低了系统额外性能的开销，进而保证了系统运行速率，能够实现对软件运行进行在线检测。
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公开(公告)号：CN109032945B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN201810839416.0
申请日：2018-07-27
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 本发明提出一种软件可靠性工程集成环境框架设计方法，属于软件可靠性工程领域。本发明包括：对软件可靠性工程中各项工作的数据进行统一建模；提取软件可靠性工程中各项工作的公共的数据管理需求、权限管理需求、公共界面需求和网络传输需求；集成环境采用C/S架构，客户端为各软件可靠性工作提供公共的数据管理、权限管理、界面管理及网络传输服务，并以插件模型的形式将各可靠性工具的独有功能集成起来，再通过服务器进行软件可靠性项目管理和数据交互，实现对各软件可靠性工作的综合集成。本发明实现的软件可靠性工程集成环境，支持脱机和联网两种工作状态，促进了软件可靠性工作的综合应用，提高了软件可靠性工作的效率。
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公开(公告)号：CN110597735B
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201910907932.7
申请日：2019-09-25
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提供了一种面向开源软件缺陷特征深度学习的软件缺陷预测方法，属于软件工程技术领域。本发明包括：采集开源软件缺陷信息，构建软件缺陷数据库，将源代码生成抽象语法树；利用社团检测算法将抽象语法树进行剪枝得到缺陷子树，然后结合修复描述和项目基础信息、源代码来建立缺陷子树的信息语料库，从中提取主题单词并转化为向量表示，作为缺陷子树中节点的属性；最后建立基于图分类的卷积神经网络的软件缺陷预测模型，将缺陷子树表示为邻接矩阵和属性矩阵作为模型的输入训练卷积神经网络，识别待预测软件模块源代码是否具有缺陷倾向性。本发明利用深度学习的方法直接从结构化的软件代码中提取缺陷深度特征，能够取得更好的缺陷识别效果。
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公开(公告)号：CN112181428A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011036601.X
申请日：2020-09-28
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于抽象语法树的开源软件缺陷数据分类方法及系统。该方法包括：获取软件缺陷源代码信息；软件缺陷源代码信息包括缺陷修复前的代码文件和缺陷修复后的代码文件；生成软件缺陷源代码信息的抽象语法树，并确定抽象语法树的修改行为信息；基于修改行为信息中的修改节点识别有意义节点；基于有意义节点和有意义节点的行为名称识别潜在节点和潜在行为名称；基于潜在节点和潜在行为名称生成缺陷类别信息，并对缺陷类别信息进行整合，得到缺陷分类结果；缺陷类别信息包括缺陷模块信息和缺陷修复方式信息。本发明能解决人工操作过程复杂、人力成本和时间成本高、受主观意见影响分类过程、缺陷分类数据来源有限的问题。
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公开(公告)号：CN110554868B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201910857936.9
申请日：2019-09-11
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开一种软件复用代码检测方法及系统。该方法包括：获取两个待检测软件的软件代码；以软件代码中的函数作为节点，以函数之间的调用关系作为边建立软件函数网络；分别计算两个软件函数网络特征参数；特征参数包括节点参数和边参数；节点参数包括节点结构特征参数和节点代码特征参数；根据各个节点与周围节点的连通关系将两个软件函数网络中的各个节点进行分类；根据节点参数计算两个软件函数网络中属于同一类别的节点中的相似节点，得到多组相似节点对；以每组相似节点对作为基准节点，逐步识别两个软件函数网络中的相似边，得到多对相似子网，从而确定每对相似子网所对应的软件代码为复用代码。本发明能提高复用代码的检测精度。
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公开(公告)号：CN110147321A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910318037.1
申请日：2019-04-19
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提出一种基于软件网络的缺陷高风险模块识别方法，属于软件复杂网络领域。包括：步骤一，构建自适应分类器，自适应分类器中包含多个分类器；步骤二，进行自适应特征选择；步骤三，进行自适应阈值寻优；步骤四，进行自适应分类器内部参数调优；步骤五，进行自适应最优预测模型的选择，然后利用最优预测模型对待测软件网络进行缺陷高风险模块识别。本发明方法无论针对何种类型的缺陷数据集，都能根据数据集自身的特点完成自适应分类器的构建、自适应特征选择、自适应阈值寻优、自适应分类器内部参数调优、自适应最优预测模型的选择等五个方面的内容，取得最好的缺陷预测结果，识别出高风险软件模块。
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