规范抽象语法与抽象语法树的直接生成

抽象语法树在很多应用领域中是一个重要的工具,但是在概念上不一致与不规范。本文提出了抽象语法(树)的设计准则,并引进规范抽象语法的概念。本文还给出了为一个源程序从文法直接生成改进的规范抽象语法树的算法。改进的规范抽象语法树结点数远比通常语法分析树少。内存需求量的剧降与应用软件运行的加速,使语法树有实际的应用价值,也可扩大其应用范围。     

消除GCC抽象语法树文本中冗余信息的算法研究

由GCC编译器对C语言源程序进行语法分析产生的抽象语法树文本存在大量的冗余信息,如果直接对其进行解析,则会产生解析效率低、产生的抽象语法树会占用大量的存储空间的问题.针对此问题,在深入研究(GDC抽象语法树文本结构和解析过程的基础上,提出了一种高效消除冗余的算法,通过实验证明了算法的正确性和适用性,并提出了GCC抽象语法树解析的数学定义.     

基于JavaCC的抽象语法树生成错误处理技术研究

随着C++语言标准的不断演进,词法语法解析工具如JavaCC等对于很多扩充的新特性以及复杂的语法结构不能做到完全支持,这可能会导致抽象语法树生成错误且不完整;针对这一问题,提出一个针对抽象语法树生成错误的处理框架;首先,通过对JavaCC的扩充,实现一套可以解析C++语言的词法语法分析器,生成抽象语法树并记录报错行;其次,根据报错行寻找所在函数区间即不支持或不匹配的语法片段;最后,通过注释函数区间的方式来跳过不支持或不匹配的语法片段进行错误处理并迭代生成抽象语法树;实验结果表明,对抽象语法树生成进行错误处理后可以更全面的分析代码,抽象语法树完成率上升37.8%,分析行数提高3.9倍。     

基于重子节点抽象语法树的软件缺陷预测

在实际软件项目开发过程中,软件缺陷预测能辅助测试人员找到项目中可能存在缺陷的位置,并通过抽象语法树（AST）获取项目模块中隐藏的结构和语义信息,此类信息有助于提高缺陷预测精度。提出基于重子节点抽象语法树的缺陷预测方法,在提取节点信息时保留节点的类型信息和对应代码语义的值信息,并使用特殊字符串代替没有值信息的节点。通过树链剖分思想将AST分割为重子节点和轻子节点,优先选择重子节点作为序列化向量中的节点,同时利用深度学习网络学习节点序列中的源代码结构和语言实现软件缺陷预测。实验结果表明,与DFS方法相比,该方法在基于注意力机制的循环神经网络深度学习模型上的F1值和AUC值平均提升约3%和4%,具有更好的缺陷预测效果。     

基于JavaCC的抽象语法树的构建与实现

抽象语法树(abstract syntax tree,AST)作为程序一种重要的中间表示形式,在代码分析领域中有着广泛的应用。如何针对Java程序生成其抽象语法树是在进行代码静态分析前必不可少的工作。分析抽象语法树的构建算法,通过JavaCC解析工具完成对Java文件抽象语法树的构建,该方法可实现代码树状形式的可视化呈现。     

基于抽象语法树分析的版本控制分支合并算法

在软件开发中,并行开发已经成为了现实中标准的开发模式,因此软件开发的版本控制在开发过程中得到了非常广泛的应用.虽然大多数的版本控制工具都能完成分支合并以及将不同版本的更改合并起来,但这些工具往往是以一行一行的代码为单位进行文本比较的合并,在遇到某行被同时修改时,则不能给出满意的合并结果.给出了一种新的合并算法,用来解决文本比较分支合并中的问题,它在传统工具的文本比较出现冲突的代码行,对该代码块建立抽象语法树,根据抽象语法树的分析比较,完成不同分支版本代码的自动合并,减少分支合并中的代码冲突及手动合并的工作量,提高开发效率.     

一种解析GCC抽象语法树的方法

介绍了GCC抽象语法树的结构及在编译过程中的作用。给出解析抽象语法树所使用的词法规则和语法规则,提出了解析GCC抽象语法树的方法。     

建立抽象语法树模型评测C++代码

目前绝大多数的C++程序评测是通过对程序运行结果和标准测试用例的比对,给出非对即错的2值评判。而在虚拟实验室和慕课中,需要结合程序源码给出更全面客观的评价。针对此问题,通过建立C++源代码的抽象语法树,改进了结果相似度和程序代码相似度的计算方法,使其能够反映程序语义之间的相似度,并在此基础上建立了C++代码综合评价模型。通过实际检验,和人工批改相比较平均批改准确率达到了92.11%,并以百分制的方式给出评价结果。结合程序语义的评价,不仅对学生而言给出了更公正的评分,也为后续的虚拟实验室智能在线指导提供了基础。     

基于抽象语法树的软件度量工具的设计与实现

为了提高软件质量和控制，改善软件开发过程，文中提出了以抽象语法树为核心的软件度量工具(ASTMT)的体系结构图，介绍了度量工具的功能及特点，详细论述了工具中各个模块的设计与实现方法，着重讨论了抽象语法树的组成及其节点设计。介绍该工具在软件开发中的实际应用，进而验证了工具的实用性与有效性。     

基于抽象语法树的智能化漏洞检测系统

源代码漏洞的自动检测是一个重要的研究课题。目前现有的解决方案大多是基于线性模型,依赖于源代码的文本信息而忽略了语法结构信息,从而造成了源代码语法和语义信息的丢失,同时也遗漏了许多漏洞特征。提出了一种基于结构表征的智能化漏洞检测系统Astor,致力于使用源代码的结构信息进行智能化漏洞检测,所考虑的结构信息是抽象语法树（Abstract Syntax Tree,AST）。首先,构建了一个从源代码转化而来且包含源码语法结构信息的数据集,提出使用深度优先遍历的机制获取AST的语法表征。最后,使用神经网络模型学习AST的语法表征。为了评估Astor的性能,对多个基于结构化数据和基于线性数据的漏洞检测系统进行比较,实验结果表明Astor能有效提升漏洞检测能力,降低漏报率和误报率。此外,还进一步总结出结构化模型更适用于长度大,信息量丰富的数据。     

决策树算法中属性缺失值的研究

如何解决在创建决策树时出现缺失值是决策树算法在规则提取方面的一个重要难题.讨论了决策树分类算法的基本原理后,对于数据集的数据不完整进行了分析,并给出了缺失值的具体解决方法.在创建决策树的过程中对缺失值进行填充时提出了填充缺失值的解决算法.     

基于Petri网的入侵模式的自动化建库

详细介绍了目前正在研究开发的基于Petri网的入侵检测系统的模式库的构建方法。该方法采用统一化方法表示攻击行为,具有跟踪检测的特性,并可以有效地分析DDOS等分布式入侵行为。     

基于多颜色分量的尿常规自动检测

针对手机终端进行尿常规自动化检测问题,提出一种基于多颜色分量的尿常规检测试纸图像处理算法.对HSV颜色空间中的S分量以及RGB颜色空间中的各个颜色分量执行阈值分割,实现试纸定位,通过透视变换算法做角度校正;使用颜色直方图与投影法对待检测色块进行分割;基于HSV颜色空间建立标准颜色库,将分割后的图像与标准颜色库中的图像利用欧氏距离进行颜色识别.实验结果表明,该方法可以有效地实现尿液试纸条图像分割与检测.     

基于数据融合多传感器的分布式入侵检测系统研究

提出了一个新的概念——发展计算机空间态势估计的分布式融合系统及信息抽象分布级别和逻辑抽象层次的知识。在此基础上给出了一个多传感器入侵检测数据融合的合作模型,系统能分析各类信息,有高精确的入侵检测、高效的决策、资源消耗低。系统的容错性和合作能力也有所提高。     

程序规范自动检测与修正系统ADRS的研究

文中介绍了一个程序规范自动检测与修正系统ＡＤＲＳ的理论模型,在开放逻辑的思想基础上,文中提出了一种自动修正模型,并试图对李未提出的３个问题给出解决方案。作为对第１个问题的解决,作者提出了一种刻画程序规范重要性程度的全序结构,克服了加标记的二分法地粗糙性。作为对第２个问题的解决,作者提出了修正函数的定义和Ｒ－计算模型,并证明了该模型满足修正函数的要求。作为对第３个问题的解决,作者提出了Ｔ－修正函数的     

初等数学表达式的文本句法自动检测

句法错误是数学文本表达式输入技术中最基本的错误形式。提出一种基于模式识别的初等数学表达式的文本句法自动检测方法,它是通过检测表达式中相邻两基元的数学排列规则来检测表达式中的文本句法错误。相邻两基元是通过对表达式的一维扫描搜索来得到,相邻两基元的检测通过模板匹配的方法来实现。数学文本表达式采用计算机键盘输入,输入格式符合人的读写习惯和计算机处理的要求。实验结果表明,该检测方法简单,算法设计容易,仅用一次扫描即可完成对表达式的句法检测,且检测速度快,正确检测率为100%。     

结合分段位图和B 树的云数据索引机制研究

位图索引因其简单有效的优势被广泛应用于海量数据的分析处理。针对位图索引数据存储空间大,检索效率低的问题,提出了一种结合分段位图和B 树的云数据索引机制(简称BBI索引)。BBI索引在索引创建时按照一定的基数对元组数据进行分段,以段为单位建立位图索引,索引数据量的决定因子由属性值的取值范围转变为分段数与基数的乘积,大大减少了索引数据量;同时,在每个数据节点上建立B 树,避免了数据检索时对非结果数据的逐个遍历,从而显著提高了数据的检索效率。实验结果表明,BBI索引是一种性能较优的云数据索引机制。     

半结构化数据的动态树存储模型研究

为了克服半结构化数据存储的不确定性,基于半结构化数据的结构信息可由其模式来描述的思想,提出一种动态树存储模型。在对对象交换模型OEM(Object Exchange Model)进行深度优先遍历,找出所有最大简单路径表达式基础上,采用累加计数原则将得到的最大路径表达式依次添加到一个动态树中,从而生成存储模型。最后将此模型映射到关系表中,实现了半结构化数据在关系数据库中的存储与查询。以村镇土地审批处理系统为实例来说明这种存储模型的有效性。     

基于局部二值模式的抽象绘画方向检测

抽象画图像的自动方向检测由于其内容的含蓄性与自然图像相比会比较困难.为了提高抽象画图像方向自动检测的准确率,将每一幅绘画图像逆时针旋转四个角度(0°,90°,180°,270°),提取四幅图像的非旋转不变等价局部二值模式(nri-uniform-LBP)描述符作为特征,通过AdaBoost算法进行自动方向检测,将绘画分...     

基于树型稀疏模型的重构算法在人脸图像中的研究

人脸图像的识别率一直以来都是研究的热点。提出一种基于树状稀疏模型的算法。首先通过在小波域稀疏特性基础上构建一种图像数据的树状稀疏模型,进而针对此模型设计一种新的人脸图像重构算法。在人脸图像中使用消除人脸部的冗余信息,通过与传统重构算法的比较以及采用3个标准人脸数据集对该算法进行测试。仿真实验表明,该算法相对于参比算法,提高了人脸图像识别精度,具有很好的鲁棒性。