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公开(公告)号：CN103150254B
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201310099998.0
申请日：2013-03-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于状态依赖概率建模的软件错误定位方法，本发明涉及计算机程序分析领域。本发明是要解决传统的软件错误定位方法定位精度低的问题，而提供了基于状态依赖概率建模的软件错误定位方法。步骤1：分别执行正确测试用例和错误测试用例，并分别对正确测试用例和错误测试用例建立状态依赖概率模型；步骤2：在步骤1的基础上，根据状态依赖概率模型，计算每个节点的可疑度；步骤3：将错误定位信息按可疑度进行降序排列，可疑度高的节点认定为更有可能出错的节点，即完成了对基于状态依赖概率建模的软件的错误进行定位。本发明应用于计算机程序分析领域。
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公开(公告)号：CN103020494A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210508663.5
申请日：2012-12-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F21/12
Abstract: 一种程序代码编程模式著作权归属检测模型及著作权归属检测方法，它涉及一种编程模式及程序代码著作权归属检测方法。本发明的目的是要解决现在的程序代码雷同检测方法和工具存在不能有效提取大规模程序集合中的编程模式，以及不考虑每个作者的历史数据，无法判定程序代码的著作权归属的问题。一种程序代码编程模式著作权归属检测模型由已知著作权归属的程序代码库、查询程序代码、编程模式及其索引文件、编程模式挖掘器、著作权归属分析器和著作权归属度列表组成。著作权归属检测方法：以待确认著作权归属的程序代码作为程序代码的编程模式的查询程序代码输入，即可得到著作权归属度列表。本发明主要提供一种程序代码的编程模式及著作权归属检测方法。
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公开(公告)号：CN119806511A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411861796.X
申请日：2024-12-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F8/35 , G06F8/10 , G06F11/3604 , G06F11/3668
Abstract: 基于形式化的需求建模及SysML图自动测试验证方法，属于计算机软件开发技术领域。方法如下：需求文本格式转换；生成测试用例表格；对需求文本进行形式化建模；执行测试验证，读取测试用例表格赋值给系统模型变量，系统按内部建模逻辑运行并产生输出，获取输出在对应位置写入测试用例表格；设计测试报告生成工具。本发明提升了测试数据的生成效率与准确性，形成了从需求捕获到验证分析的完整闭环流程，提升了开发的规范性和一致性，实现了测试用例的自动化执行，并通过自动比对模型输出与预期结果的方式完成验证，能够快速适应复杂系统的需求变更与功能扩展。
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公开(公告)号：CN116610294B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202310448889.9
申请日：2023-04-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Modelica语言的Autosar模型库构建方法，所述方法包括如下步骤：一、根据Autosar规范，将Autosar系统模型库进行设计分解；二、基于Modelica语言对Autosar中数据类型进行构建；三、基于Modelica语言构建Autosar基本建模元素，以面向对象的思想处理Autosar中各元素定义信息以及各元素之间静态结构关系；四、基于Modelica语言对Autosar建模元素进行图形化表示；五、通过Modelica语言支持Autosar模型各元素的动态行为交互；六、基于Modelica语言支持Autosar系统模型参数值、变量类型动态修改与数据标定。本发明可有效地降低Autosar模型开发难度，准确地表示Autosar模型信息，提升模型动态设计能力，提高设计效率。
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公开(公告)号：CN116483348B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202310467547.1
申请日：2023-04-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种SysML模型生成与推荐方法，所述方法通过学习已有项目需求和SysML模型，构建SysML需求图自动生成器，实现根据自然语言表达的系统需求自动化地生成SysML需求图，并通过SysML模型的需求追溯关系推荐模型，支持模型驱动的系统工程中智能化的模型复用。本发明可以根据自然语言需求，自动化地生成SysML需求图模型，并支持可视化的需求确认和变更，进而利用SysML模型的可追溯性，自动化地推荐模块图、活动图等其他SysML图模型，辅助软件系统建模和开发，提高软件系统的开发效率和质量。本发明也适用于UML模型的生成和推荐，还可以进一步应用于其他低代码开发过程中的模型生成和推荐。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114969763B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202210700763.1
申请日：2022-06-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F21/57 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于seq2seq代码表示学习的细粒度漏洞检测方法，首先，提取漏洞候选关键节点作为切片准则，再使用程序切片技术提取程序中的切片代码段。然后，使用基于seq2seq深度学习模型，对切片代码段进行表示学习，生成包含语句间长依赖关系的语句向量表示序列，将序列中每条语句的向量表示送入检测器中，检测其是否为漏洞语句。该方法能够充分利用代码中的全局和局部语义信息，学习语句内和语句间的漏洞相关的特征，避免传统的基于深度学习分类模型对代码表示学习时难以捕获漏洞语句及其上下文之间的长依赖信息的问题，利用seq2seq模型对代码进行表示学习生成的语句向量表示序列，更适合语句级的细粒度漏洞检测。
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公开(公告)号：CN117992016A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410170846.3
申请日：2024-02-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种大模型驱动的基于顶层需求生成底层需求的方法，所述方法如下：收集涉及软件工程中跨级别需求追溯的数据；对数据集进行预处理，提取顶层需求关键词作为识别标签；选取大模型，根据其输入要求配置数据处理函数，对输入文本进行格式转换；选择微调方式对大模型进行训练，并记录评估结果；根据记录的结果选择性能最优的Pipeline；封装训练好的大模型，生成可供外部调用的API接口；提取待整理的顶层需求的关键词，在数据库中匹配，若匹配成功，则复用对应的底层需求；若匹配失败则利用大模型生成，由人工整理确认后使用，并将生成需求置入数据库中便于下次复用。本发明提高了底层需求生成的准确性和效率，具有普适性。
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公开(公告)号：CN117787217A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311822885.9
申请日：2023-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/151 , G06F8/20 , G06F8/30 , G06F8/71
Abstract: 本发明公开了一种基于XML的ARXML文件转换方法，所述方法包括如下步骤：一、获得AUTOSAR工具中XML项目配置文件对应的XSD模式定义文件；二、从ARXML对应的XSD模式定义文件中，人工抽取最小合法子集，获得包含ARXML模式定义最小合法子集的XSD文件；三、将XSD文件中的元素类型封装为程序代码中的类，支持对XSD模式定义下XML文件内容的序列化和反序列操作；四、设计ARXML文件转换代码，实现ARXML文件与AUTOSAR工具XML项目配置文件之间的双向转换。通过本发明，不同的AUTOSAR工具软件能够快速实现对ARXML文件的功能支持，提升不同AUTOSAR工具之间的互操作性。
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公开(公告)号：CN117472331A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311209385.8
申请日：2023-09-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于敏捷系统工程的故障预测和健康管理方法，所述方法基于SysML建模，将PHM系统需求、功能、逻辑、物理架构建模分析的概念融合到PHM架构设计方法中，建立了各模型间的追溯关系，当PHM系统需求发生变更时，则可以根据追溯关系，分析需求变更的影响范围，从系统工程角度以递归和迭代方式更新系统模型，支持PHM系统快速迭代升级。本发明支持PHM系统的架构引领、基于模型、数据驱动的敏捷开发模式，形成适合于PHM敏捷系统工程的标准化支撑环境，支持PHM系统的快速迭代升级，为装备的使用和维修保障提供技术手段，对保障装备系统可靠性、可用性、安全性、可维护性，促进装备系统的创新发展有着重要的意义。
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公开(公告)号：CN116894441A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310929605.8
申请日：2023-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/177
Abstract: 本发明公开了一种SysML语言的表数据语义和数据流审核方法，所述方法通过分析基于流的敏捷分析流程，创建相应的数据流追溯流程，在该流程中生成与各个图相对应的数据表。在生成的数据表的基础上，生成数据矩阵，并对其进行数据流审核，以检验模型中图与图之间数据的一致性。根据数据流的审核结果，对模型进行迭代更新。对系统需求进行更新，在这个过程中，本发明通过增加基于表的数据描述语义，构建全局的结构化数据表，存储需求分析与建模过程中生成的数据项与数据结构，以有效支持数据流分析，进行数据一致性审核。
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