一种多源数据融合的编译器缺陷去重方法

    公开(公告)号:CN116909919A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202310943644.3

    申请日:2023-07-28

    申请人: 天津大学

    IPC分类号: G06F11/36 G06F18/25

    摘要: 本发明公开了一种多源数据融合的编译器缺陷去重方法,从测试程序维度、测试程序优化维度和测试程序执行维度这三个维度,对编译器测试过程中触发了缺陷的测试失败进行分析,并从每个维度中提取出与缺陷根因相关的特征,进行特征向量化处理得到特征向量,通过关于相似性的距离算法得到距离矩阵,衡量不同测试失败之间的相似性,得到优化结果根据距离判断不同的测试失败是否触发了相同的编译器缺陷,不同缺陷引起的测试失败排在靠前顺序,实现了编译器错误代码重复缺陷的去重。与现有技术相比,本发明提高了编译器错误代码重复缺陷去重的效率与效果。

    基于代码表示的软件缺陷自动修复加速方法

    公开(公告)号:CN114064472B

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202111337290.5

    申请日:2021-11-12

    申请人: 天津大学

    IPC分类号: G06F11/36 G06F8/41 G06F8/65

    摘要: 本发明公开了一种基于代码表示的软件缺陷自动修复加速方法,对于给定的代码片段,使用代码表示模型获得它们的向量表示;利用ASTNN算法和CodeBERT算法分别计算候选相似代码段与疑似的错误代码段、生成的候选补丁与疑似的错误代码段的相似度之间的相似度;在候选补丁列表中根据候选补丁与疑似错误代码段之间的相似度以及各个候选补丁之间的相似度进行候选补丁筛选,其中与疑似的错误代码段相似度低于阈值的候选补丁以及与已知错误补丁相似度高于阈值的候选补丁被动态过滤掉;最后,对动态过滤过程处理结果进行修复验证。与现有技术相比,本发明在计算机软件的运行和维护方面提高了软件缺陷自动修复工具的修复效率,并减少了修复耗时。

    一种免烧结牡蛎礁礁体的制备方法

    公开(公告)号:CN117088668A

    公开(公告)日:2023-11-21

    申请号:CN202311062827.0

    申请日:2023-08-23

    申请人: 天津大学

    摘要: 本发明公开了一种免烧结牡蛎礁礁体的制备方法,包括如下步骤:(1)对选用的疏浚淤泥进行预处理;(2)将疏浚淤泥、石灰、深色颜料、水泥、河砂、生物诱导剂、水等原料混合均匀备用;(3)将混合材料放入成型模具中,振动压制成所需形状的牡蛎礁礁体;(4)用薄膜密封预制的牡蛎礁礁体,在室温下养护2周。本发明的创新之处是,本发明开发的牡蛎礁礁体制备方法使用疏浚淤泥作为原料,实现了海洋废弃物的再利用;通过调整牡蛎礁礁体礁体配方免去了礁体的高温烧结过程,制备过程节能环保、耗能低。

    一种检测阿尔兹海默症的脑电信号复杂度异常的方法

    公开(公告)号:CN104622467A

    公开(公告)日:2015-05-20

    申请号:CN201510012496.9

    申请日:2015-01-12

    申请人: 天津大学

    IPC分类号: A61B5/0476

    CPC分类号: A61B5/0476 A61B5/72

    摘要: 本发明公开了检测阿尔兹海默症的脑电信号复杂度异常的方法,该方法包括以下步骤利用UEA-FZ脑电放大器装置采集原始脑电信号;利用MATLAB软件平台的EEGLAB软件包截取平稳脑电信号;利用MATLAB软件平台的信号处理工具箱提取脑电信号的子节律;对各个节律的脑电信号进行粗粒化处理;计算各个脑电信号子节律的多变量多尺度带权值排序熵。本发明的效果是该方法能够有效地提取脑电信号的复杂度特性,相比原有的技术,具有更高的抗噪性能。同时,从不同时间、空间尺度检测脑电信号复杂特性,为医学诊断提供可靠的数据支持,提高阿尔兹海默症诊断的临床指导性。

    一种绿色的牡蛎礁礁体修复方法
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117088675A

    公开(公告)日:2023-11-21

    申请号:CN202311062685.8

    申请日:2023-08-23

    申请人: 天津大学

    摘要: 本发明公开了一种绿色的牡蛎礁礁体修复方法,包括如下步骤:(1)对碎贝壳、疏浚泥等实验材料进行预处理;(2)按照一定质量比将选用的碎贝壳、生物诱导剂、疏浚泥、水泥、河砂、深色颜料、水等进行均质揉捏混合;(3)将混合材料放入模具中,进行常温陈腐;(4)将陈腐后的礁体进行干燥和焙烧,烧制成型。本发明的创新之处是,根据现有研究,根据牡蛎的生物习性加入生物诱导剂和深色颜料,此外还使用碎贝壳和疏浚泥等废弃物,进行了废弃资源的再次利用,为牡蛎礁礁体修复提供了一种新的方法。

    基于代码表示的软件缺陷自动修复加速方法

    公开(公告)号:CN114064472A

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN202111337290.5

    申请日:2021-11-12

    申请人: 天津大学

    IPC分类号: G06F11/36 G06F8/41 G06F8/65

    摘要: 本发明公开了一种基于代码表示的软件缺陷自动修复加速方法,对于给定的代码片段,使用代码表示模型获得它们的向量表示;利用ASTNN算法和CodeBERT算法分别计算候选相似代码段与疑似的错误代码段、生成的候选补丁与疑似的错误代码段的相似度之间的相似度;在候选补丁列表中根据候选补丁与疑似错误代码段之间的相似度以及各个候选补丁之间的相似度进行候选补丁筛选,其中与疑似的错误代码段相似度低于阈值的候选补丁以及与已知错误补丁相似度高于阈值的候选补丁被动态过滤掉;最后,对动态过滤过程处理结果进行修复验证。与现有技术相比,本发明在计算机软件的运行和维护方面提高了软件缺陷自动修复工具的修复效率,并减少了修复耗时。

    基于脑电信号的阿尔兹海默症检测系统及检测方法

    公开(公告)号:CN105595961A

    公开(公告)日:2016-05-25

    申请号:CN201510973240.4

    申请日:2015-12-21

    申请人: 天津大学

    IPC分类号: A61B5/00 A61B5/0476

    CPC分类号: A61B5/4088 A61B5/0476

    摘要: 本发明提供基于脑电信号的阿兹海默症检测系统,的电极帽包括有16导电极,多个导电极采集人体头皮16导脑电信号,电极帽与UEA-FZ脑电放大器装置通过PCI并口相连,导入采集信号到UEA-FZ脑电放大器装置;所述UEA-FZ脑电放大器装置对16导脑电信号进行放大、记录,所记录的信号通过USB串口导入到数据分析系统;数据分析系统包括有EEGLab模块,信号处理模块,检测模块,三个模块相互连接实现对脑电信号异常的检测。同时提供一种基于脑电信号的阿尔兹海默症检测系统的检测方法。有益效果是该系统有效分辨了对照组和患病组脑电差异,能够通过计算小世界度以及显著性分析有效区分对照组和患病组,实现了对阿尔兹海默症的有效检测。

    一种环境友好的3D打印修复牡蛎礁礁体方法

    公开(公告)号:CN117088676A

    公开(公告)日:2023-11-21

    申请号:CN202311062753.0

    申请日:2023-08-23

    申请人: 天津大学

    摘要: 本发明公开了一种环境友好的3D打印修复牡蛎礁礁体方法,包括如下步骤:(1)对造孔剂、硅酸盐、疏浚泥、粘合剂等材料进行预处理;(2)按照一定的比例均匀混合预处理材料制备成预打印材料;(3)将预打印材料加入泥质材料的3D打印机中制备湿质礁体;(4)湿质礁体的常温陈腐;(5)干燥和焙烧。本发明的创新之处是,合理的利用疏浚泥、废玻璃、互花米草、玉米秸秆等废弃材料制备出一种绿色环保的礁体,帮助修复以牡蛎礁为主的生态平衡。本发明使用的材料来源广泛、种类简单、价格低廉、具有可操作性价格低廉,并且一定程度的减轻了固体废物的排放问题,为改善牡蛎礁生态环境提供了一种新思路。