一种基于模糊形式概念分析的模糊本体学习方法

模糊本体是语义网中处理模糊信息的重要工具,而模糊本体学习是构建模糊本体的一种有效方法,因此模糊本体学习已逐渐成为现今本体研究的热点。作为模糊本体的另一种图结构的表现形式,模糊概念格构造与演化的研究也渐渐引起人们的关注。模糊形式概念分析是一种基于模糊形式背景表示形式概念的新模型,是由模糊集理论与形式概念分析结合而成,其主要表现形式即是模糊概念格。这种模糊概念层次结构是数据分析及规则提取的有效工具,且支持概念间相似度的计算。提出一种基于模糊形式概念分析的模糊本体学习方法,意图从领域文档中获取模糊概念和模糊概念关系,并通过模糊形式概念分析,将其添加到源模糊本体转化的模糊概念格中,以完成模糊本体学习。     

模糊描述逻辑系统L-ALCN中的形式概念格

该文首先简单介绍格值模糊描述逻辑系统L—ALCN的语法和语义,介绍形式概念分析（FCA）的基本理论。把形式概念分析引入到模糊描述逻辑中,在国际上也是刚刚起步,尚不成熟。该文定义了模糊形式背景、模糊形式概念格,并证明了此概念格为完备格。     

模糊描述逻辑系统L-ALCN中的形式概念格

该文首先简单介绍格值模糊描述逻辑系统L-ALCN的语法和语义,介绍形式概念分析(FCA)的基本理论。把形式概念分析引入到模糊描述逻辑中,在国际上也是刚刚起步,尚不成熟。该文定义了模糊形式背景、模糊形式概念格,并证明了此概念格为完备格。     

一种基于模糊聚类的模糊本体生成方法

本文研究了一种从模糊背景生成模糊本体的方法。模糊本体由以下几部分组成，分别是：模糊形式概念分析、模糊概念聚类及模糊本体生成。首先，模糊形式概念分析将模糊逻辑嵌入形式概念分析以构成模糊概念格。其次，模糊概念聚类从模糊概念格构造概念层次。最后，模糊本体生成部分从概念层次生成模糊本体。     

基于形式概念分析的数据库系统模式分层语义研究

数据库系统中的模式分层语义表达属性间的分层映射关系。形式概念分析(FCA)是以形式化的概念和概念层次为基础的数学分析工具,表达概念间的泛化与例化关系。首次将形式概念分析理论引入数据库系统模式分层语义的研究,将属性偏序关系作为生成模式分层语义的一种形式化的规则。讨论了研究的理论基础和通过属性概念内涵构造属性偏序结构,从而获取模式分层语义的实现方法。研究过程表明,该方法是有效的。     

基于本体和相似图的概念语义相似度计算

概念语义相似度计算的研究是人工智能最基础和最重要的课题之一,借鉴现有的概念建模思想和工具,提出一种综合的计算形式概念分析中概念间语义相似度的算法.通过分析传统的计算方法,对存在的问题进行改进,结合领域本体和FCA的思想,通过相似图和候选属性对集合等定义计算FCA中概念间的语义相似度.应用实例的结果表明计算结果与人类的主观判断基本一致.文中的方法对概念间语义相似度计算是可行的,使用该方法可以获取在语义上和用户请求最接近的结果.     

概念相似度在文本模糊聚类中的应用

文本聚类是文本挖掘的一种重要方法.基于形式概念分析和概念相似度,给出一种新的多背景文本模糊聚类方法和模型.该方法不仅考虑了多背景关键词之间的语义关系,而且通过非距离计算得到模糊相似矩阵. 可根据不同要求得到相应的聚类结果,具有较好的灵活性.最后通过示例说明了所给算法的可行性.     

基于模糊形式概念分析的文本分类模型

提出了一种基于模糊形式概念分析的文本分类模型,通过概念化文本到一个更加抽象的概念形式,以概念而非文本作为训练样本,最终结合近邻分类算法实现文本分类决策。实验结果表明该算法有很好的性能。     

基于两层向量空间模型和模糊FCA本体学习方法

本体是WWW进化为语义Web版本的瓶颈,手工构造本体费时费力,本体学习技术使得在文本中自动构造本体成为可能,但存在通用性差和准确性低等问题.提出以面向对象思想的分析方法为基础,把传统的单层文本向量空间模型(VSM)改进为2层向量空问模型(double vector space model,D-VSM),该模型不仅具有属性特性,而且还具有很强的关系特性.在此模型的基础上,引入模糊形式概念分析(fuzzy formal concept analysis,FFCA)本体学习技术.该技术充分考虑D-VSM模型中的数据分布特点,较好地解决本体学习通用性、本体关系获取等问题.基于上述方法实现一个本体学习工具,为本体的(半)自动构造提供有力的支持.     

基于TSP度量模型的FCA扩展应用

TSP开发过程强调用数据说话，要求较高的精确度，这对于大多数软件企业难以达到，因此应遵循一种“适度度量”的策略。对过程数据的分析不仅可以减少度量的工作量，还可为后续的开发及过程的改进提供参考和建议。该文提出了将形式概念分析（FCA）应用于TSP度量模型中，通过基于概念格的关联规则，挖掘出了有价值的信息。通过实验项目验证了该方法的有效性和实用性。     

The impacts of function extraction technology on program comprehension: A controlled experiment

Program comprehension is a critical, time-consuming, and highly error-prone task for software developers. Function extraction (FX) is a theory and technology that automates and supports program comprehension by calculating the semantic behaviors of programs at many levels of abstraction and displaying those behaviors in a standard, readable format in terms of the “as-built” specification of the program. In this experimental study, developers using an FX prototype tool to assist them in determining the behavior of software modules have significantly more effective program comprehension, in both increased accuracy of understanding and reduced time on task. Moreover, developers have a positive reaction toward the use of the FX technology, and use of FX does not reduce their overall comprehension of the program.     

程序理解:现状与未来

程序理解是软件工程中的关键活动,在软件开发、维护、重用等任务中发挥着重要的作用.程序理解自软件工程出现以来,就一直是该领域的研究热点.随着软件应用的日益复杂和不断普及,程序理解研究的需求发生了新的变化,程序的自理解或自认知逐渐成为新的关注点,有必要对程序理解进行重新审视.从工程、学习和认知以及方法和技术这3个角度定位程序理解任务;随后,通过文献分析展示其研究布局,进而分别从认知过程、理解技术以及软件工程任务中的应用这3个方面,综合论述程序理解研究的发展脉络和研究进展.     

An objective-oriented approach to program comprehension using multiple information sources

Program comprehension is a key activity throughout software maintenance and reuse. The knowledge acquired through comprehending programs can guide engineers to perform various kinds of software maintenance and reuse tasks. The effective comprehension strategy and the associated efficient approach, as well as the sophisticated tool support, are the indispensable elements for an entire solution to program comprehension to reduce the high costs of this nontrivial activity. This paper presents an objective-oriented comprehension strategy, contrasting to the traditional comprehensive understanding strategy in the literature. It is a kind of on-demand understanding for specific tasks and more effective in practice. In addition, using multiple information sources to understand programs is proposed with the corresponding framework. From these two points of views, we propose a feature-oriented program comprehension approach using requirement documentation. This approach aims at a specific category of feature-related software maintenance and reuse tasks. Case studies are conducted to evaluate the proposed solution. Results from the studied cases show that the experimental prototype provides more explicit advices for software engineers when performing these tasks.     

Taupe: Visualizing and analyzing eye-tracking data

Program comprehension is an essential part of any maintenance activity. It allows developers to build mental models of the program before undertaking any change. It has been studied by the research community for many years with the aim to devise models and tools to understand and ease this activity. Recently, researchers have introduced the use of eye-tracking devices to gather and analyze data about the developers’ cognitive processes during program comprehension. However, eye-tracking devices are not completely reliable and, thus, recorded data sometimes must be processed, filtered, or corrected. Moreover, the analysis software tools packaged with eye-tracking devices are not open-source and do not always provide extension points to seamlessly integrate new sophisticated analyses. Consequently, we develop the Taupe software system to help researchers visualize, analyze, and edit the data recorded by eye-tracking devices. The two main objectives of Taupe are compatibility and extensibility so that researchers can easily: (1) apply the system on any eye-tracking data and (2) extend the system with their own analyses. To meet our objectives, we base the development of Taupe: (1) on well-known good practices, such as design patterns and a plug-in architecture using reflection, (2) on a thorough documentation, validation, and verification process, and (3) on lessons learned from existing analysis software systems. This paper describes the context of development of Taupe, the architectural and design choices made during its development, and its documentation, validation and verification process. It also illustrates the application of Taupe in three experiments on the use of design patterns by developers during program comprehension.     

DSP程序异常的高效检测方法

由于嵌入式系统日趋复杂,程序的复杂程度也与日俱增,这导致程序异常跳转、数组越界、堆栈溢出等异常现象时有发生,但编译器以及专业的静态代码扫描工具无法发现此类问题。程序运行时一旦发生此类异常,往往会导致系统死机等严重故障,系统死机后,留给开发人员的有用信息一般很少,常常需要花很多时间及精力才能查出导致程序异常的具体原因,因此,开发一种高效的程序异常检测手段就显得十分必要。利用DSP软件编译器的插桩功能,可完整记录程序异常前的运行轨迹数据,通过分析这些轨迹数据可重建程序异常前的运行轨迹,利用这些信息,开发人员可高效地查出程序异常的具体原因。     

一种基于分层切片模型思想的源程序信息分析方案

作为软件理解的手段之一,程序切片技术通过寻找程序内部的相关性来分解程序,再通过对分解所得程序切片的分析达到对整个程序的分析和理解。程序切片算法必须建立在对源程序信息正确、完整分析的基础上。详细地描述了一种基于分层切片模型思想的程序信息提取方案。该方案已成功运用到一种Java程序切片工具模型JSTM（Java Slicing Tools Model)中。     

基于抽象文法的通用程序理解架构研究

程序理解是一种需要高度智力活动的过程,其效率取决于所理解的程序、理解人员的领域经验和所采用的辅助机制。为了保证该活动的准确性和高效性,理解工具的半自动化支持是关键的。着重探讨和研究基于文法高级概念化抽象的程序理解,从不同层次不同方面来得到源程序的设计意图,实现语言平台的无关性。     

面向对象程序的理解与可视化表示算法

利用编译代码分析技术,提出一种适用于面向对象程序语言的程序理解与描述算法。该算法对面向对象程序源代码进行分析,获取程序相关知识信息,再对获取的信息进行抽象、推理及演绎,用可视化的形式表达程序细节,由此实现函数级算法结构的程序理解。测试结果证明,该算法能准确理解并清楚表达面向对象语言的结构信息。     

一种分析和理解程序的方法--程序切片

程序切片是一种分析和理解程序的技术,是通过对源程序中每个兴趣点分别计算切片来达到对程序的分析和理解。程序中某个兴趣点的程序切片不仅与该点定义和使用变量有关,而且与影响该变量的值的语名和谓词以及受该变量的值影响的语名的谓词有关。文中详细阐述了程序切片技术的研究与进展情况,并对目前存在各种程序切片方法和工具进行了比较;简单介绍了文中提出的面向对象的分层切片方法及其算法的思想;最后分析了程序切片技术目前     

用Z形式化描述程序切片

程序切片是一种重要技术,已广泛地应用于软件工程的各个领域,如程序理解、维护、调试、测试、复用、度量等.虽然,越来越多的研究者致力于程序切片工作,然而由于缺少形式化方面的工作导致程序切片可能存在不一致性和模糊性.本文尝试着用Z语言来形式化描述程序切片,考虑了程序切片中诸如程序依赖图和程序切片算法等常用的方面.该形式化描述不仅能帮助人们正确地理解程序切片的含义,而且还能够从比较严格的意义上明确程序切片的应用领域.