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公开(公告)号：CN114911694A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210349093.3
申请日：2022-04-01
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于等价优化变异策略的simulink代码生成工具测试方法，包括：采集并生成测试用例；采用PSO粒子群算法对测试用例库的模型进行优化；对筛选后得到的种子模型进行参数配置和链接时优化得到重构模型，链接时优化模型结构重构过程：利用Simulink代码生成工具为重构模型和原种子模型生成对应目标异构代码；采用差分测试比较重构模型、原种子模型和对应异构c语言代码文件，执行程序的执行轨迹，对种子模型和待测用例进行编译运行，若编译出现错误，则记录该错误信息，分别比较种子模型和待测用例的普通模式和SIL模式的输入输出值，如果三者等价，则完成该用例的测试过程，如果存在差异，并认定为发现bug。
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公开(公告)号：CN111291175B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202010075692.1
申请日：2020-01-22
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于策略梯度算法的自动生成提交需求摘要的方法，包括：提取提交需求关系中的提交信息和源代码注释和其对应的文本语义树结构，通过双向循环神经网络编码器编码到隐藏状态中，映射成固定长度的向量序列，使用指针生成器通过词汇的生成概率对从词汇表中选择的单词和从源序列中复制的单词之间进行一个软控制，得到最终的词汇分布。利用带有基线的策略梯度算法结合N次蒙特卡洛搜索，通过N次蒙特卡洛搜索计算包含一个动作的序列的平均奖励，找到平均奖励最大的动作序列，则该动作就是要选择的动作，依此进行，得到完整序列，利用蒙特卡洛搜索出的序列和基线序列的差值来更新策略梯度，最终生成提交需求摘要。
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公开(公告)号：CN114706762A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210272515.1
申请日：2022-03-18
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的Simulink软件测试方法，分为两个部分：用例生成部分和用例测试部分；用例生成部分：①在测试用例库中选择一个初始模型，②将其状态特征输入至强化学习代理，③代理根据输入在动作库中选择模型下一步要执行的动作，④并将动作索引输出给模型，模型执行该动作。用例测试部分：⑤MATLAB对执行动作后的模型进行编译测试，⑥若编译不通过，则对编译错误进行修复，⑦对编译通过后的模型进行差分测试，⑧判断测试结果在功能上是否等价，若等价则认为没有发现bug，若存在差异，认为发现了bug，⑨基于测试结果，更新强化学习代理，使强化学习代理趋向于生成易触发bug的模型。
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公开(公告)号：CN109491914B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201811333585.3
申请日：2018-11-09
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于不平衡学习策略高影响缺陷报告预测方法：使用文本预处理方法对缺陷报告的文本信息进行处理；将处理后文本信息分储为训练集和测试集；对训练集做多次数据平衡处理；使用多个分类器对经过平衡处理的训练集进行训练；把多个分类器的优点进行集成并输出；使用文本特征提取模块来对测试集中的缺陷报告进行文本特征提取；使用训练好的模型对测试集中的缺陷报告进行预测。本发明克服了数据的不平衡特性并加以利用，将不平衡学习策略与约束求解相结合，基于不同分类算法的不同能力，提出了利用权重优化每个分类器的判别概率以提高分类效果，并将优化后的多个分类器进行集成，通过获取更合适的权重来获得更高的准确率。
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公开(公告)号：CN113377422A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110642380.9
申请日：2021-06-09
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F8/71
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习识别自我承认技术债务方法，包括：构建文本的图形结构，基于图形的单词交互，将词嵌入向量作为门控图神经网络中图的节点特征的隐藏状态，将节点接收到的信息通过更新门确定有多少前一时刻和当前时刻的信息需要传递到下一时刻，节点接收到的信息通过重置门确定有多少前一时刻和当前的时刻的信息需要被舍弃，最终将获得重置门输出的信息和更新门输出的信息、以及自身节点的信息三者进行合并；使用Focal loss函数使损失值最小化，获得准确的预测结果；使用神经网络模型对预测结果进行预测，得到精确度、召回率以及精确度和召回率的调和平均值F1。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111291175A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010075692.1
申请日：2020-01-22
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于策略梯度算法的自动生成提交需求摘要的方法，包括：提取提交需求关系中的提交信息和源代码注释和其对应的文本语义树结构，通过双向循环神经网络编码器编码到隐藏状态中，映射成固定长度的向量序列，使用指针生成器通过词汇的生成概率对从词汇表中选择的单词和从源序列中复制的单词之间进行一个软控制，得到最终的词汇分布。利用带有基线的策略梯度算法结合N次蒙特卡洛搜索，通过N次蒙特卡洛搜索计算包含一个动作的序列的平均奖励，找到平均奖励最大的动作序列，则该动作就是要选择的动作，依此进行，得到完整序列，利用蒙特卡洛搜索出的序列和基线序列的差值来更新策略梯度，最终生成提交需求摘要。
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公开(公告)号：CN109948940A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910229952.3
申请日：2019-03-26
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于启发式算法的Web服务众包测试任务分配方法，包括以下步骤：S1：请求者将多个众包工作以测试任务的形式提交众包平台；S2：任务分配优化系统建立至少包含测试任务属性、测试工人属性、分配因素的任务分配模型，根据任务分配模型确认目标函数和约束条件；S3：任务分配优化系统基于任务分配模型采用HE算法进行测试任务和测试工人之间的优化分配，并根据众包平台设置的任务发布条件发布任务，并将任务信息显示给测试工人；S4：测试工人完成相应任务后将结果反馈给众包平台，众包平台将各任务的完成结果进行归纳整理。
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公开(公告)号：CN109583617A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811460110.0
申请日：2018-11-30
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种众包任务发布方法，通过请求者将需要处理的众包工作以包含一系列众包任务的众包工作流的形式提交给众包平台，众包平台将众包工作流中的任务传送给任务发布系统；任务发布系统对工作流中任务的各项参数进行优化处理，以及众包工人根据任务信息及自身条件预约并执行众包工作流中的某个任务，最后在众包工人完成相应任务后，将结果反馈给众包平台，众包平台合并众包工作流中各任务的完成结果，并将最终完成结果反馈给请求者。本发明通过约束求解或启发式方法对任务各属性参数进行优化求解和对任务发布条件的判断，提高了众包工作流的完成质量，缩短了完成工作流所用的时间，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN109451037A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811481963.2
申请日：2018-12-05
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种CWS容错问题中的错误修复策略的选择方法，包括步骤为：执行某个CWS，执行过程中某个Web服务出现错误时，将该CWS提交给错误修复策略选择算法模块进行处理；错误修复策略选择模块对出错的Web服务进行错误修复策略的选择；获取策略选择算法模块反馈的结果；以及使用反馈结果中的修复策略对出错的Web服务进行修复。通过采用本发明所述的策略选择方法，当需要执行多个CWS，或者CWS中的服务数量较多，出错Web服务出现的概率很高时，能够更快更准地选择最合适的错误修复策略。
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公开(公告)号：CN109255029A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811033587.0
申请日：2018-09-05
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/332
Abstract: 本发明公开了一种采用加权优化训练集增强自动Bug报告分配的方法，该方法通过对bug报告数据集进行加权处理，提高短描述中的信息频度，并结合特征选择算法与实例选择算法，同时减少噪音单词和冗余实例，得到规模更小且质量更高的训练集，提高了bug分类的准确率，节省了bug分配所需的时间成本和人力成本，提升了工作效率。
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