EGG图文法语法分析算法的研究

EGG是一种基于边的上下文相关图文法形式化框架,其语法分析(归约操作)算法是该文法重要的组成部分。在简要介绍EGG的基础上,给出了EGG语法分析算法的设计,其中包括子图匹配算法、子图替换算法和算法计算复杂性的分析。为了展示如何用EGG来定义图语言,特别是如何用所设计的归约算法来分析图,文中以程序流程图为例,给出了相关的EGG形式定义以及对一个具体流程图的归约过程,并探讨了可能降低分析算法复杂性的一些途径。     

源程序到流程图自动转换算法的研究与实现

随着计算机软件技术的不断发展,软件开发与维护工作所占的比重越来越大,针对软件工程领域中所提出的逆向工程的研究课题,介绍一种将源程序代码自动转换为程序流程图的改进算法,提出了实现算法的方法和关键技术,并用Visual Basic语言结合实例对该算法进行了实现,验证了算法的可行性。分析结果表明,利用所提算法能够提高软件开发与维护的效率。     

一种源程序到程序流程图的自动生成算法

本文通过对汇编语言地指令系统的共性的研究．找到了一种有效的在汇编语言的基础上。自动得到源代码的流程图的算法。对软件维护自动化的实现提供了良好的开端。     

基于图元装接模式由程序流程图自动生成源代码

针对程序流程图到代码自动翻译过程中,通常需要经过代码优化及二次编程,翻译效率不高,提出基于图元装接模式的流程图到C语言源程序转换的解决方案,实现流程图到源程序的双向转换。由图元同步产生代码元,通过装接自动生成程序代码。所生成的程序代码无需修改,可直接编译运行。通过词法分析,识别并产生代码元和对应图元,可逆向生成流程图。其有效性在原型系统中得到了验证。     

一各上从源程序代码到其流程图的自动转换算法

本文介绍了一种算法能将源程序代码自动转换成其程序流程图，在软件单元测试阶段，用来检测编码与详细设计的不一致性，从而及时发现并纠正潜在的错误，提高了软件的可靠性，实距表明本算法是有效的。     

数据流分析的图文法途径

数据流分析是计算机科学的重要研究领域，本文通过分析可归纳流图和半结构图文法的特点，提出了使用半结构流图文法进行数据流分析的方法。     

图文法综述

形式语言理论对计算机科学的发展起了重大的作用,作为对传统字符文法扩展的图文法的形式化研究,其重要意义是不言而喻的.本文在概述图文法的产生、发展和现状的基础上,着重介绍了从一维字符文法扩展到二维图文法所出现的新问题,以及在形式化处理上引出的新方法,其中最主要的是嵌入问题的解决、文法类型的划分和成员问题的判定.文中以目前较为流行的图文法为例,特别是一些典型的上下文无关和上下文相关的图文法,对上述的问题进行了深入的讨论,指出了现有方法中的一些不足之处,并展望了图文法今后值得研究的问题和方向.     

程序流程图的自动生成

本文叙述的“程序流程图的自动生成”是软件系统“程序的结构变挟与结构优化”的一部分。整个系统分成两篇文章来介绍,本篇先介绍对高级语言源程序进行自动分解并变换成流程图的过程。     

基于图文法的动态软件体系结构支撑环境

使用类型化的属性图及其图文法来直观而形式地刻画软件体系结构和体系结构风格,用图转换来刻画动态体系结构的重配置行为.基于这种刻画,构建了一个动态软件体系结构支撑环境.该环境一方面,通过一个基于图文法的编辑器来支持体系结构图模型的可视化构造和操纵;另一方面,基于内置运行时体系结构技术实现了体系结构图模型在具体系统中的物理实施,并使得图模型上的图转换操作可以自动映射到实际系统的动态重配置上.再加上一系列的辅助设施,形成了一个较为完整的基于图文法的动态软件体系结构支撑环境.     

实体语法系统框架下的化工过程调控流图模型

针对复杂化工过程多尺度“三传一反”机理建模问题,提出基于实体语法系统的复杂化工过程调控流图模型,并以连续搅拌釜式反应器（CSTR）系统为例介绍了这类模型在具体问题中的应用。结果表明,调控流图作为一种图式化模型,能够将复杂化工过程多尺度的“三传一反”过程用同一形式表达,降低了建模难度,提高了模型的表达能力,有利于利用图论、定性仿真、微分方程等理论与方法对系统进行综合分析。调控流图继承了实体语法系统跨尺度建模和良好扩展性的特征,为宏观、微观等多尺度信息的融合提供了基础。     

基于符号执行的Android原生代码控制流图提取方法

提出了一种基于符号执行的控制流图提取方法,该方法为原生库中的函数提供了符号执行环境,对JNI 函数调用进行模拟,用约束求解器对符号进行求解。实现了控制流图提取原型系统 CFGNative。实验结果表明,CFGNative可准确识别样例中所有的JNI函数调用和原生方法,并能够在可接受的时间内达到较高的代码覆盖率。     

基于图模型的多边形自动并行构建算法

目前GIS基础算法并行化成为高性能GIS进一步深入的前提,作为GIS空间分析基础算法的重点,有必要对多边形构建提出一种自动并行算法。为此,提出基于图模型的多边形自动并行构建算法。该算法根据图模型中有向闭合环的特点对一组线段的集合进行多边形构建,能有效提高多边形构建的自动化程度。将搜索、排序等耗时较多的操作进行并行化处理,能有效减少全局搜索次数及整体排序和逻辑操作时间。实验表明,在对大规模线性数据生成区域时,该算法能有效地实现效率提升,达到良好的效果。     

A new approach to constructing CSS codes based on factor graphs

A novel, practical and convenient approach to constructing Calderbank-Shor-Steane (CSS) codes based on factor graphs is presented in this paper. Our proposed method is applied to solve two problems associated with constructing CCS codes. One is judging whether a code is a weakly self-dual code or not, the other is finding the generator matrix and parity-check matrix of a weakly self-dual code. The novelty, practicality and convenience of the approach are shown as follows. First, the approach is a hitherto unexplored one to constructing CSS codes. Second, the judgment of a weakly self-dual code is entirely based on factor graphs. Namely, we consider a code a weakly self-dual one when the Tanner graph or convolutional factor graph of its dual code can be obtained by that of its own via our proposed transform T_R→L. Finally, we can obtain the generator matrix and parity-check matrix of a weakly self-dual code via factor graphs other than conventional algebra methods, which allow us avoid matrix computation to get them. An example is given to show how to construct quantum CSS code based on factor graphs. The method can be extended to other CSS codes.     

基于图割与均值漂移算法的脊椎骨自动分割

为提高图割算法的效率并减少用户交互量,提出将图割与均值漂移算法结合应用的脊椎骨自动分割方法。该方法利用均值漂移算法产生的区域邻接图代替像素点图,从而大幅减少参与图割算法的顶点和边的数目,并有效利用了均值漂移良好的边界结构保持特性。实验结果表明,该方法有效地结合了两者的优点,提高了算法的精度和速度,并减少了用户交互量。     

基于稀疏图码的物联网邻居节点发现

为了解决物联网中发现新节点的传统蜂窝随机接入方案不能适用于大规模节点的传感器网络的问题,首先基于组测试框架将邻居发现问题转换为压缩感知理论模型中的单向量测量问题,然后对测量矩阵进行精心构造,最后提出一种新颖的基于稀疏图码理论的逐步剥离恢复算法来解决物联网邻居节点发现问题。实验结果表明,该算法在低样本和时间复杂度下显著提高了大规模无线传感器网络活动邻居节点发现的有效性和准确性。     

基于超级块支配图插装的软件测试工具设计与实现*

通过超级块支配图来分析软件测试探针的合理插装位置,可有效地减少插装探针数量,降低代码插装对程序的影响。基于超级块支配图的代码插装原理,设计一种针对C语言的软件自动测试工具(SAT),介绍了该工具中词法语法分析器、静态分析器、代码插装器等主要功能模块的具体实现方案,同时对SAT的插装性能进行了分析。     

A stochastic graph grammar for compositional object representation and recognition

This paper illustrates a hierarchical generative model for representing and recognizing compositional object categories with large intra-category variance. In this model, objects are broken into their constituent parts and the variability of configurations and relationships between these parts are modeled by stochastic attribute graph grammars, which are embedded in an And-Or graph for each compositional object category. It combines the power of a stochastic context free grammar (SCFG) to express the variability of part configurations, and a Markov random field (MRF) to represent the pictorial spatial relationships between these parts. As a generative model, different object instances of a category can be realized as a traversal through the And-Or graph to arrive at a valid configuration (like a valid sentence in language, by analogy). The inference/recognition procedure is intimately tied to the structure of the model and follows a probabilistic formulation consisting of bottom-up detection steps for the parts, which in turn recursively activate the grammar rules for top-down verification and searches for missing parts. We present experiments comparing our results to state of art methods and demonstrate the potential of our proposed framework on compositional objects with cluttered backgrounds using training and testing data from the public Lotus Hill and Caltech datasets.     

基于改进加权图转换的图像匹配算法

对提出的基于马氏距离的点匹配方法进行了理论分析与实验验证,针对马氏距离及加权图转换匹配方法的不足,将马氏距离融入到加权图转换匹配算法中,提出了一种新的稳健的图像匹配策略——基于马氏距离加权图转换的图像匹配算法。该算法利用图中的点及其K-近邻点的马氏距离中值和角度距离建立权重矩阵,根据不断更新得到的权值更新图,逐个剔除出格点,获得更加精确的匹配结果。仿真数据和真实图像实验对比结果表明该方法的可行性和鲁棒性。