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公开(公告)号:CN109063421A
公开(公告)日:2018-12-21
申请号:CN201810691548.3
申请日:2018-06-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06F21/10
CPC classification number: G06F21/105
Abstract: 本发明是一种开源许可证合规性分析与冲突性检测方法,主要分为以下四个方面:许可证的识别方法:一种是采取模式匹配启发式算法的直接识别方式,另一种是采用代码匹配技术的间接识别方式。许可证信息提取和模型构建:作为许可证合规性分析和冲突性识别定位的前提,在项目中收集比对许可证协议关联的特征信息。许可证合规性定量分析:以许可证协议为标准,找出混源项目中与许可证协议一致和不一致的地方。许可证冲突识别定位:利用许可证仓库,从许可证的名称、权利、条件和限制四个方面识别混源项目与开源库标准开源软件之间许可证的冲突,再定位到具体的开源项目和具体位置。
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公开(公告)号:CN108182144A
公开(公告)日:2018-06-19
申请号:CN201711344458.9
申请日:2017-12-14
Applicant: 东南大学
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3628 , G06F11/3684 , G06F11/3688
Abstract: 本发明公开了一种基于序列模式挖掘的并发程序剖析方法,通过对并发程序的源代码进行分析,获取其中的线程信息以及线程之前的依赖关系,以插桩的方式来捕获程序运行过程中所执行的依赖关系序列,最后通过基于序列模式挖掘的方法获知所执行的并发程序中父子线程交互的剖析结果。
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公开(公告)号:CN105298693A
公开(公告)日:2016-02-03
申请号:CN201510603020.2
申请日:2015-09-21
Applicant: 东南大学
IPC: F02M31/125
Abstract: 本发明公开了一种南极发电机舱内柴油储藏箱低温保护装置,包括柴油储藏箱以及连接在柴油储藏箱内的出油管,在柴油储藏箱内底部设置有一加热室,出油管从加热室穿过,在出油管的上端设置有一控制阀,该控制阀与一感温包连接用于打开或关闭控制阀,在加热室上连接有柴油补充管道,在柴油补充管道上设置有电磁阀,在加热室内还设置有第一加热器以及点火器,第一加热器套在出油管上,在加热室内还设置有一内有相变介质的基座,在基座上端连接有位于加热室外的均温管。本装置不仅使用了蓄电池加热的方法来预热柴油,而且使用了点火加热的方法来预热柴油,不同的低温环境下采用不同的加热方法不仅科学合理,而且能够减少能源的消耗。
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公开(公告)号:CN104353088A
公开(公告)日:2015-02-18
申请号:CN201410522974.6
申请日:2014-09-30
Applicant: 东南大学
CPC classification number: A61K9/127 , A61K41/0028 , A61K47/24 , A61K47/6925 , A61K49/00 , A61K49/223
Abstract: 本发明公开了一种脂质气泡的制备方法,提出利用两亲性脂质分子在气液界面自然吸附和组装的原理进行气泡的制备。将含有自由气泡的溶气水与脂质材料混合,脂质材料在溶气水中分散,遇自由气泡而在气液界面吸附和组装,从而形成脂质气泡。本发明的方法不同于当前传统的超声空化、机械力作用以及新兴的喷墨印迹法、微流道法等手段制备气泡,本发明该制备方法过程温和、耗能低,且便于生产使用与推广。
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公开(公告)号:CN113282495B
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202110587631.8
申请日:2021-05-27
Applicant: 东南大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹监控的Java软件故障定位方法,针对Java应用程序构建了二次故障定位算法,首先通过动态插桩技术获取程序的执行轨迹信息,对获取的执行轨迹信息进行预处理,构造出对应的函数调用树,在函数级别对故障进行定位。然后对于可疑度高的函数,进行语句块级别的执行轨迹获取,构建出语句块的控制依赖图,在语句块级别进行故障定位,输出故障定位报告。与现有的故障定位方法相比,本发明方法操作简单,故障定位效果好。
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公开(公告)号:CN109961172B
公开(公告)日:2023-11-03
申请号:CN201811623293.3
申请日:2018-12-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于统计模型检验的CPS稀有事件概率预测方法。该发明基于统计模型检验方法,由抽样监视器、规约验证器和概率预测器三个模块组成。具体实施步骤包括:抽样监视器采用重要性随机抽样算法,对基于混成自动机描述的CPS系统状态特征序列进行随机抽样,生成;基于线性时态逻辑的规约验证器会生成系统可见特征状态序列及其对应规约满足性的验证结果,验证器会将验证结果作为基于HMM隐式马尔科夫模型的概率预测器的训练样本集;在经过足够样本集学习的基础上,概率预测器计算出系统后续状态是稀有事件状态的概率,并将结果输出此外本发明还是先了利用概率预测结果修正预测器预测能力的功能。
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公开(公告)号:CN110851175B
公开(公告)日:2023-10-31
申请号:CN201910828487.5
申请日:2019-09-03
Applicant: 东南大学
IPC: G06F8/73 , G06F18/2431 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于决策树的注释分类方法。本发明中,第一步从软件中提取代码注释,第二步从注释中提取注释特征,第三步根据注释特征构建决策树,第四步将注释作为决策树的输入,最终将代码注释划分为四类注释,分别为功能注释、结构注释、使用注释、开发注释,并将分类后的注释输出。本发明提出的注释分类技术,使用决策树方法将注释分类成软件开发过程中常用的四类内容,利用本方法的注释分类输出结果来缓解目前软件开发过程中注释内容混杂、格式不统一等问题,便于实现注释的标准化管理,有助于开发人员理解代码和重用代码。
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