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公开(公告)号：CN117873871A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311717405.2
申请日：2023-12-14
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种面向神经网络的变异测试用例评估与优化方法，包括：对原始测试用例和原始训练模型进行变异操作，得到变异体；取原始测试用例对原始训练模型进行训练，计算此场景下的突变评分M1；取测试用例变异体对原始训练模型进行训练，计算此场景下的突变评分Ma1；取原始测试用例对训练模型变异体进行训练，计算此场景下的突变评分Ma2；将突变评分M1分别与突变评分Ma1和突变评分Ma2进行对比，得到原始测试用例的评估结果；根据评估结果，优化测试用例，得到优化后的测试用例；对优化后的测试用例进行变异测试，得到突变评分Mb；判断突变评分Mb是否大于突变评分M1，若大于，则重新优化测试用例，再执行S20，若不大于，则结束此循环。
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公开(公告)号：CN117493561A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311157515.8
申请日：2023-09-08
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G06F16/35 , G06F18/214 , G06F40/279 , G06F40/216 , G06N3/084 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于预训练语言模型的安全关键软件需求分类方法，包括：构建需求文本数据集；将整个需求数据集按比例划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集；进行数据预处理；构建文本分类语言模型；使用BERT‑base预训练模型对文本分类语言模型中可学习参数进行初始化；采用训练数据集对经过可学习参数初始化后的文本分类语言模型进行训练，并根据文本分类语言模型在验证数据集上的表现，更新文本分类语言模型的可学习参数，多轮迭代后，保存训练好的文本分类语言模型；使用训练好的文本分类语言模型，在测试数据集上测试文本分类语言模型对需求文本的分类效果，封装成工具，以供进行需求分类任务使用。
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公开(公告)号：CN117348845A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311214966.0
申请日：2023-09-20
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G06F8/10 , G06F40/295 , G06N3/0455 , G06N3/0985
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的安全关键软件需求术语提取方法，包括：收集安全关键软件开发过程中的需求文本，对需求文本中的字符进行需求术语标注，得到需求术语标注数据集；对需求术语标注数据集中的需求文本进行预处理，将其转化为以索引表示的字符序列；构建需求术语提取模型，使用BERT‑base预训练模型对需求术语提取模型中可学习参数进行初始化；采用训练数据集对经过可学习参数初始化后的需求术语提取模型进行训练，更新需求术语提取模型的可学习参数，多轮迭代后，保存训练好的需求术语提取模型；使用训练好的需求术语提取模型，在测试数据集上测试需求术语提取模型对需求术语的提取效果，封装成工具，以供进行需求术语提取任务使用。
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公开(公告)号：CN114036631A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111231850.9
申请日：2021-10-22
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于强化学习的航天器自主交会对接制导策略生成方法，包括：将航天器交会对接过程建模为马尔科夫决策过程模型；采用动态规划算法对马尔科夫决策过程模型进行求解，得到所有状态采取不同动作的得分，生成决策表；将决策表中的所有状态作为训练数据特征，将决策表中所有状态在每个动作下的得分作为训练数据标签，以此构建训练数据；构建神经网络模型，并采用训练数据对神经网络模型进行训练，得到作为决策表的近似表示的神经网络模型；对于某一个状态，通过得到的神经网络模型计算该状态下所有动作的得分，选择得分最大的动作作为最优制导策略；基于最优制导策略，航天器进行自主交会对接。
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公开(公告)号：CN114036041A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111228147.2
申请日：2021-10-21
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的SCADE模型组合验证环境假设自动生成方法，包括：基于SCADE支持的API，获取目标SCADE模型的I/O信息；对I/O信息进行映射处理，生成指定数量的测试用例；将测试用例转换为SCADE仿真的场景文件；采用SCADE仿真器对SCADE仿真的场景文件进行仿真，得到仿真结果文件；基于仿真结果文件，生成环境假设Assume所需的数据集；基于数据集，借助机器学习算法生成组件环境假设Assume；采用本发明的方法能减少人工编写环境假设的错误并提高组合验证过程中形式化契约的编写效率。
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公开(公告)号：CN112114801B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202010909187.2
申请日：2020-09-02
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种面向IMA的AADL多范式建模及自动生成C代码的方法，通过AADL表达IMA软硬件架构，AADL行为附件、同步语言SIGNAL和SDL描述软件构件的功能行为，以支持状态机、同步数据流、异步执行等多种计算模型；通过IMA属性集求精的方式向模型中添加IMA属性得到平台相关的AADL模型；通过OSATE提供的AADL文件解析模块对文件保存的AADL文件解析并包装成类；借助Xtend提供的模板功能实现多范式建模工具和AADL到C代码转换规则的映射，以此实现一个基于AADL开源工具环境OSATE的Eclipse平台插件。
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公开(公告)号：CN110597498A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910158762.7
申请日：2019-03-04
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种AADL模型精化方法及其支持的Ada可执行代码自动生成方法，本发明使用基于OSATE提供的AADL文件解析能力来对已有的AADL模型进行解析，并且通过模型精化的方法来对AADL模型进行功能行为简化以及其执行平台的相关信息补充，使其足够完备，同时借助Xtext技术提供的自动生成代码的能力，以及Xtend技术提供的模板规则映射功能来实现AADL的系统构件、进程和线程构件、行为附件和模式等模型到Ada代码的转换，使其代码能够在特定的平台上运行，以此来完成基于AADL开源工具环境OSATE的Eclipse平台插件。
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公开(公告)号：CN110263178A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910477451.7
申请日：2019-06-03
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种WordNet到Neo4J的映射方法、语义检测方法及语义计算扩展接口生成方法，包括：提取同义词集合有效信息，并将其映射到Neo4J中的同义词集结点上；采用广度优先算法遍历每个以特定关系相关连的两个同义词集结点，并生成相应的Neo4J同义词集结点之间的连接；遍历WordNet中的所有单词和每个单词对应的义元集合，并基于义元集合实现单词到同义词集的绑定形成单词结点。本发明采用基于WordNet语义关系网络实现了高效的语义计算，语义计算的实现上浮到了基于Cyper语言层，表达更加直观，使得语义计算可视化，并且映射到Neo4j的图结构，处理数据的速度更快；Neo4j的图结构的优化使得语义检测算法的实现过程中的查询从空间复杂度On^n降到了O1。
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公开(公告)号：CN106325855B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201610654797.6
申请日：2016-08-11
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了基于Prolog的AADL行为模型时间一致性验证方法，属于软件工程的技术领域。本发明在AADL行为附件的基础上进行扩展以建立带有时间约束的AADL行为模型，AADL行为模型描述了节点状态信息、时间约束信息，节点状态信息能够定性描述实时系统的属性，时间约束能够定量描述实时系统的时间区间，为完整验证实时系统时间一致性奠定了基础，将AADL行为模型分解得到的执行路径转换为Prolog事实，将形式化描述的隐式时间约束以及显式时间约束转换为Prolog规则，利用Prolog规则刻画实时系统的一致性，即可实现实时系统时间一致性的完整验证。
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