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公开(公告)号：CN116206152A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310045749.7
申请日：2023-01-30
申请人： 河南工业大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本发明提出了一种基于L21范数约束的软标注宽度学习模式分类方法，其步骤为：首先，获取特征数据集和标签矩阵，通过宽度学习网络将特征数据集转化为宽度转换特征；其次，利用宽度转换特征，引入松弛标注和正则化，构建基于松弛标注和L21范数正则化的判别宽度学习网络模型；最后，引入交替方向乘子法，利用迭代法求解判别宽度学习网络模型的优化目标，实现图像分类。本发明在引入松弛标注的同时引入L21范数正则化到宽度学习网络模型中，提高了模型的判别能力和计算能力。
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公开(公告)号：CN111444078B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN201910041810.4
申请日：2019-01-16
申请人： 河南工业大学
摘要： 本发明提供一种基于蚁群算法的软件缺陷定位方法及装置，属于软件测试技术领域。该方法包括：构建蚁群搜索图；初始化蚁群搜索图中所有路径的信息素浓度；构造用于揭示缺陷分布能力的适应度函数；将M只蚂蚁置于所述蚁群搜索图的第一层的其中一个节点位置处进行搜索，搜索完成后形成M条长度为N的路径，根据M条路径的适应度值选取当前最优路径集；选取满足迭代终止条件时的最优路径集作为最终最优路径集；统计最终最优路径集中各最优路径中的可执行语句出现的次数，选取次数大于设定次数的可执行语句作为缺陷语句。本发明采用蚁群算法，将软件缺陷定位问题转换为基于搜索的求最优解问题，进而求得缺陷程序中的缺陷语句位置，缺陷定位效果较好。
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公开(公告)号：CN112764784B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202110151609.9
申请日：2021-02-03
申请人： 河南工业大学
摘要： 本发明提供一种基于神经机器翻译的软件缺陷自动修复方法及处理装置，属于软件测试技术领域，该方法包括修复模型训练阶段：将从数据集中选取的缺陷程序、缺陷程序的上下文和修复程序作为训练数据送与基于BiRNN且具有双编码器的神经机器翻译模型，对模型进行训练和调整后得到多个修复不同种类缺陷的专用模型，再利用Random Forest算法将多个模型集合为一个修复效果显著的组合模型；修复模型应用阶段：利用Jaccard缺陷定位技术进行缺陷定位得到怀疑数据表，将怀疑语句及其上下文按照怀疑值从大到小依次送与修复模型并得到相应的候选补丁列表；本发明可在极少的手动操作下进行跨编程语言的软件缺陷自动修复，且能显著提高缺陷修复成功率和修复速度。
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公开(公告)号：CN108415848A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810456715.6
申请日：2018-05-14
申请人： 河南工业大学
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 本发明涉及一种软件错误定位方法及装置，该方法以测试用例驱动程序的源代码，获取程序的执行路径信息和对应的执行结果，包括成功执行路径和失败执行路径；采用NJW谱聚类算法对程序的执行路径信息进行聚类划分，识别偶然正确性测试用例，并将识别出的偶然正确性测试用例进行去除；计算代码的可疑度，获取可疑度高于设定可疑度阈值的高可疑代码；在失败执行路径上挖掘出与所述高可疑代码相关联的关联代码；以挖掘出的关联代码作为代码检查对象，进行软件错误定位。本发明在偶然正确性测试用例识别方面具有较低的误报率和漏报率，提高了软件错误定位的正确率和效率。
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公开(公告)号：CN117811994A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311098647.8
申请日：2023-08-29
申请人： 河南工业大学
IPC分类号： H04L45/122
摘要： 本发明涉及一种通信网络中最小割的加速方法，属于计算机数据处理技术领域。本发明首先将通信网络转换成相应的无向图，对得到的无向图进行深度优先遍历，通过修剪深度优先遍历树获得具有边集的最小割值；再将固定长度的线段作为一个整体进行搜索，根据获取的具有边集的最小割值确定无向图中固定长度线段中节点的修剪深度优先遍历树的最小割值；最后利用得到的固定长度路径中节点的修剪深度优先遍历树的最小割值确定任意节点对的最小割。本发明采用深度优先遍历树与割集之间的映射，通过枚举具有小切割值的遍历树，可以有效地获得具有边集的最小割值。其加速过程与任何子图无关，该方法不依赖于任何局部或全局拓扑，能够兼顾时间复杂度和准确度。
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公开(公告)号：CN116484722A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310324680.1
申请日：2023-03-30
申请人： 河南工业大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F119/02
摘要： 本申请提供了基于图神经网络的缺陷程序自动修复方法及处理装置，属于程序自动修复技术领域，所述方法包括：对待修复程序进行可疑度计算，输出待修复程序中的可疑程序列表，获取缺陷程序；将解析后的缺陷程序转化为缺陷程序的图结构存储；对图神经网络模型进行训练，进行参数调整，获取最优图神经网络模型；将缺陷程序的图结构作为输入数据，经最优图神经网络模型嵌入，将缺陷程序的图结构映射为固定维向量空间的表示，由长短期记忆网络生成程序补丁；对程序补丁进行验证，当程序补丁通过测试套件的验证，输出正确补丁。本申请通过捕获缺陷程序的语法语义结构，使得生成符合程序语法语义结构的正确补丁，本申请可处理更加广泛的程序缺陷类型。
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公开(公告)号：CN111737120A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010544826.X
申请日：2020-06-15
申请人： 河南工业大学
摘要： 本发明提供一种软件缺陷修复方法及装置，属于软件工程技术领域。该方法包括：在程序中定位可疑单元；在程序中搜索可疑单元的相似单元，选择M个相似单元作为M个原始个体，组成初始种群；根据程序执行测试用例的情况构造适应度函数，使个体适应度与个体所通过的正、反测试用例个数成正相关，且与个体通过的测试用例中与原始个体不一致的测试用例数成正相关；迭代地进行遗传操作，生成新种群，计算新种群中每个个体的适应度，直至满足迭代停止条件，输出满足迭代停止条件的个体作为补丁，以进行程序修复。本发明能够提高程序修复成功率和修复速度。
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公开(公告)号：CN115859541A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211307016.8
申请日：2022-10-24
申请人： 河南工业大学
摘要： 本发明涉及一种软件定义粮仓底传感网凹凸面的覆盖策略方法。本发明包括步骤：首先建立粮仓底单节点覆盖感知数学模型，由曲面的顶点开始，用多个小变化量的离散斜率的斜平面近似模拟凹凸面，通过节点的位置坐标，计算出节点与斜面的覆盖面积，进而计算出凸凹面的覆盖率；其次设计粮仓底网络不规则曲面非冗余覆盖方案；最后实现软件定义粮仓传感网多目标覆盖优化策略。本发明针对不同的凹凸面，提出一个通用的覆盖率计算方法，从而准确地计算出凹凸面的覆盖率。在传感器节点能量受限、计算能力有限条件下，提出部署在粮仓底不规则曲面的传感网覆盖策略，通过合理部署传感器节点，提高粮仓底网络的覆盖率。
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公开(公告)号：CN112861012B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202110255805.0
申请日：2021-03-09
申请人： 河南工业大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06Q30/06
摘要： 本申请实施例公开了一种基于上下文和用户长短期偏好自适应学习的推荐方法及装置，属于数据分析挖掘技术领域，该方法包括:通过CNN网络对权重多类型上下文融合的候选物品描述矩阵进行自适应学习，获得候选物品特征；根据目标用户的历史交互物品序列，结合权重多类型上下文和用户长短期偏好两个因素，基于GRU网络进行自适应学习，获得目标用户偏好特征；基于自适应学习的用户长短期偏好权重进行评分预测，确定评分预测结果，基于所述评分预测结果进行物品推荐。本申请有助于取得更加优异的推荐效果，预测的用户评分更加精确，从而提高推荐的准确性，提高用户满意度。
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