代码多样化消除规则的研究

程序目标实现形式的多样化给代码的理解工作带来了许多困难,针对这种情况,提出了一系列代码多样化实现形式消除的规则．在系统依赖图(SDG)的基础上,应用这些规则实现了代码多样化的消除处理,并将这些规则应用到程序设计语言编程题自动评分系统中．     

面向程序理解的系统依赖图构建算法

为降低程序理解中的程序标准化和程序匹配等复杂度,提出了面向程序理解的系统依赖图构建算法,将其划分为3个阶段:程序信息的提取、控制依赖子图的构建和数据依赖子图的构建.采取控制依赖和数据依赖分别求解,直接基于控制依赖子图分析数据流,无需额外的控制流图表示,并且可按需计算数据流,降低了算法复杂度;将选择语句和循环语句统一表示,并将表达式表示为抽象语法树,使之便于程序转换和分析.在编程题自动评分系统和程序识别中的应用中结果表明构建的系统依赖图为程序理解和分析提供了方便,降低了复杂度.     

从GCC的AST文本提取C源程序静态信息的方法

为了能够正确的分析源程序的控制依赖关系和数据依赖关系,以便在此基础上进行程序切片及冗余代码和重复代码检测,提出一种利用GCC抽象语法树(AST)文本来提取源程序静态信息的方法.首先,对GCCAST文本进行标准化及消除文本中与控制流分析和数据流分析无关的结点信息;其次,构建控制依赖子图;同时如果需要数据流分析,在控制依赖子图的基础上构建控制流图,在控制流图的基础上构建数据流子图;最后通过引入过程间分析来完善系统依赖图.实验结果表明,这种方法基本能正确的分析源程序的控制依赖和数据依赖关系,具有更好的适应性和灵活性.     

程序表示学习综述

为了提高软件的开发效率,目前已出现应用人工智能技术进行智能化开发的趋势,如何理解程序语义是智能化开发中需要重点解决的问题.针对该问题,出现了一系列程序表示学习的研究,程序表示学习可以自动地从程序中学习有用的特征,将特征表示为低维稠密向量,高效地提取程序语义并使用于相应的下游任务.对程序表示学习的研究工作进行综述,介绍了主流的程序表示学习模型,包括基于图结构和基于token序列的程序表示学习框架.展示了程序表示学习技术在缺陷检测、缺陷定位、代码补全等任务上的应用,总结了程序表示学习的常用工具集和测试集.分析了程序表示学习未来需要应对的挑战.     

保持语义不变的C克隆代码预处理方法

克隆代码检测工具的输出结果由于存在克隆检测不一致性缺陷的误检和检测出的克隆代码不能直接用于重构的问题,需要对检测工具的输出结果进行预处理。为了解决该问题,提出一种新的克隆代码预处理方法。首先,将自适应K-最近邻聚类方法与程序依赖图相结合,用于降低克隆不一致性相关缺陷检测的误检。然后,使用基于代价-收益分析的评估方法,在消除缺陷后的克隆代码中识别可重构的克隆代码。实验结果表明,该预处理方法,不仅降低了克隆不一致性相关缺陷检测工具产生的误检,提高了可重构克隆代码的数量,而且将克隆代码检测与克隆代码重构两个过程连接为一个有机的整体,有利于提高软件的质量,降低软件维护的成本。     

软件故障定位报告质量评估方法

通过对基于静态程序依赖图的软件故障定位报告质量评估方法的分析,指出由于其评分缺乏对程序运行时动态特征的描述,而影响评分质量,提出一种新的改进方法.该方法利用描述程序运行的特征谓词信息和基于失败运行测试用例的程序运行轨迹,将动态特征融入到静态程序依赖图中,构造动态程序依赖图,在此基础上运用基于广度优先搜索算法,得到能够更加真实反映在查错过程中需要排查的程序语句集合.结合软件故障定位模型的实证分析表明,该方法能够有效提高评估质量,促进定位模型的改进.     

基于有限状态机的指针解引用静态检测方法

为了产生高质量和高可靠性代码,提出一种指针解引用静态检测方法,该方法给出了指针状态转换的有限状态机定义。通过对源代码进行语义分析,得到指针指向信息,建立指针与内存单元之间的映射关系,并根据有限状态机中的指针状态判断指针解引用是否合法。本方法不仅记录了变量的作用域和指针集,还分析了指针的确定指向和可能指向,并对部分控制块采取延迟写入指向的方法,提高了指针解引用分析的精度,同时还可以检测内存释放异常的问题。实验结果表明该方法能有效检测非法指针解引用和内存释放异常。     

计算面向对象程序切片技术研究

提出了把波动效应分析和系统依赖图结合起来进行切片的方法,通过波动效应分析反映面向对象程序中单元间的波动关系,基于系统依赖图切片侧重于分析控制依赖和数据依赖.分析了面向对象程序中的波动效应,扩展了粗粒度切片的含义,并且把波动结果映射到切片中.通过构造类图和改造传统系统依赖图来构造面向对象系统依赖图.分别给出了波动效应分析、构造系统依赖图以及切片的算法实现,并进行了复杂度分析.     

计算面向对象程序切片技术研究

提出了把波动效应分析和系统依赖图结合起来进行切片的方法,通过波动效应分析反映面向对象程序中单元间的波动关系,基于系统依赖图切片侧重于分析控制依赖和数据依赖.分析了面向对象程序中的波动效应,扩展了粗粒度切片的含义,并且把波动结果映射到切片中.通过构造类图和改造传统系统依赖图来构造面向对象系统依赖图.分别给出了波动效应分析、构造系统依赖图以及切片的算法实现,并进行了复杂度分析.     

基于上下文特征融合的代码漏洞检测方法

针对现有代码漏洞检测方法误报率和漏报率较高的问题,提出基于上下文特征融合的代码漏洞检测方法. 该方法将代码特征解耦分为代码块局部特征和上下文全局特征. 代码块局部特征关注代码块中关键词的语义及其短距离依赖关系. 将局部特征融合得到上下文全局特征从而捕捉代码行上下文长距离依赖关系. 该方法通过局部信息与全局信息协同学习,提升了模型的特征学习能力. 模型精确地挖掘出代码漏洞的编程模式,增加了代码漏洞对比映射模块,拉大了正负样本在嵌入空间中的距离,促使对正负样本进行准确地区分. 实验结果表明,在9个软件源代码混合的真实数据集上的精确率最大提升了29%,召回率最大提升了16%.     

基于SDG深层知识模型的电站热力系统故障诊断方法

鉴于符号有向图(SignedDirectedGraph,SDG)深层知识模型的推理方法是一种完备的揭示系统故障的有效方法,提出将基于SDG的方法应用于电站热力系统的故障诊断中。应用该方法首先建立了除氧器系统的SDG模型,然后根据各个故障根源得出系统的子SDG模型,最后根据这些子图导出除氧器的故障诊断规则库。诊断时,通过将系统变量的定量值转换为定性值,将实际故障工况与所建立的故障规则进行比较,得到故障源的定性诊断结果。案例研究表明,该方法具有较好的解释性和诊断的快速性,且能有效解决仿真培训过程中误操作自诊断问题。     

一种新的过程间静态切片快速算法

针对传统的基于PDG、SDG的程序切片算法需要计算与程序切片无关的数据依赖而导致计算复杂度高的问题,提出一种新的过程间静态切片快速算法.该算法无需使用PDG、SDG的程序中间表示形式,而是根据TOKEN序列和复合语句控制结构信息表,将程序表示为id UCf五元结构,并在此基础上计算程序的过程间静态切片.实验结果表明,该算法在保证多层嵌套结构程序的静态切片完整性的前提下,充分考虑了函数调用信息,降低了时间与空间复杂度.本算法只计算与切片相关的数据依赖、控制依赖以及函数调用信息,计算复杂度低.     

Rule-based automatic program repair method

To tackle the problem of a low accuracy of test suite-based automatic program repair methods, this paper proposes a rule-based automatic program repair method named RuleFix. The proposed method first mines implicit programming rules in programs to locate defects, and then selects an appropriate patch according to the implicit programming rules, and lastly verifies the patch by utilizing the program synthesis tool to ensure the correctness of the repair result. Moreover, to tackle the problem that the existing rule mining algorithms cannot effectively mine low-frequency rules, a low-frequency rule mining algorithm is proposed, which can derives new rules based on the existing rules to improve the ability of rule mining. Finally, a prototype tool is implemented based on the proposed method, and then the proposed method is compared with the existing automatic program repair methods. Experimental results demonstrate that the proposed method has a significantly higher repair rate and accuracy rate than the existing GenProg and PAR methods.     

多线程程序的信息抹除和降密安全策略

为了满足多线程环境下实际应用程序故意释放敏感信息以及加强信息机密性的需求,基于强互模拟等价的方式定义能够同时处理信息降密和抹除的安全属性.该属性能控制被释放的机密信息的内容,使得降密机制不会被攻击者破坏而获得额外的机密信息,并且保证低安全级信息被抹除后无法再被攻击者滥用;使用交叉拷贝技术构造实施该安全属性的安全转换类型系统,可消除由于线程之间互相竞争执行而引起的内部时间隐蔽通道.通过转换类型系统可将一个给定程序转换成具有相同结构以及时间行为的安全程序,消除其中的信息泄露.根据操作语义证明了该类型系统的类型可靠性,表明遵循类型规则转换后的程序可满足系统的安全属性.     

市政工程质量量化评定的研究

应用量化的科学方法评定市政工程施工质量是市政工程监理工作规范化的需要。本文利用模糊数学的理论的理论构造出定级因素指标体系,确定各指标权重,最后给出市政工程质量定级的计算方法。     

基于递归聚类与相似性的模糊神经网络结构设计

针对模糊神经网络结构设计问题,提出一种基于递归聚类与相似性的结构设计方法.首先,提出以输出变化强度为导向、以结构细分为手段的递归聚类方法对网络初始结构进行设计.其次,通过计算模糊规则的相似性,将高度相似的规则进行合并,在保持良好精度的前提下,对网络初始结构进行简化.最后,通过函数逼近、非线性系统辨识仿真实验验证了方法的可行性和有效性.     

College Teaching Quality Evaluation Model and Implementation

Comprehensive Evaluation of the Teaching Quality is a multi-level evaluation.The evaluation involves a lot of content.Evaluation by the evaluator level of know ledge,understanding the direct impact of ability and personal preferences,are difficult to completely exclude the bias caused by human factors.Based on this idea,a new method of teaching quality evaluation is proposed.It is the fuzzy comprehensive evaluation method to be applied to teaching quality evaluation system.It is the evaluation rules draw n up by the netw ork according to the Office of Academic Affairs to evaluate teachers,w hich systematize the evaluation of teaching quality management,standardization,automation,and improve management efficiency.     

基于形态分布图与BP神经网络的三维模型检索方法

为实现已有设计实例的重用,满足对设计基元层次相似搜索的要求,提出了一种三维模型检索方法.在模型B-Rep数据结构基础上,通过构造离散曲面获取三维模型的离散点集.利用正态分布种子作为索引,对离散点集进行随机选取,计算任意两点之间的欧氏距离获得三维模型的欧氏距离序列.通过分治快速排序和概率分布统计获得三维模型的形态分布图,将其作为三维模型的检索索引,并进行了鲁棒性分析.使用BP神经网络对不同模型的形态分布图进行非线性映射,通过比较三维模型的形态分布图获得其形状相似度,实现了设计基元的检索.开发了原型系统,以机械零件的不同粒度设计基元为重点进行验证和应用,实验结果表明,该方法具有较好的可计算性和较高的检测精度,对于实现已有设计重用及提高产品设计效率具有重要意义.     

机械链方法求强迫振动的稳态响应

本文在机械阻抗法的基础上提出一种新的机械链方法。基本思想是借助机械链图将时域系统转变到复域系统,可以象计算纯粹弹簧系统的等效弹簧一样方便地计算系统及局部的等效复弹簧。新方法简单、直观,便于手算。本文还给出FORTRAN计算程序。     

Optimal Tuning of Plant-Friendly PID Controllers

A plant-friendly proportional-integral-derivative (PID) controller optimization framework is proposed to make tradeoffs among set-point response, controller output variations and robustness. The objective function is chosen as the weighted sum of the integral of squared time-weighted error and the integral of squared time-weighted derivative of the control variable with respect to set-point response, while the robustness of the system is guaranteed by constraints on gain and phase margins. Due to the complex structure of the constraints, the problem is solved by genetic algorithms. Simulation analysis show the proposed method could efficiently reduce the controller output variations while maintaining a short settling time. Based on the simulation results, iterative tuning rules for the weighting factor in the objective function are obtained, which allows efficient simple proportional-integral(PI) tuning formulae to be derived.