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公开(公告)号：CN117033189A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310946923.5
申请日：2023-07-28
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于蜕变关系的FPGA开发工具Debug测试方法，包括：生成测试用例并进行静态规范化检查；在测试用例T进行调试动作转换随机生成n个断点，分别编译运行仿真测试用例T1和测试用例T2，并比较结果；在测试用例T上采用转换机制一或转换机制二对测试用例T进行程序转换获得测试用例TT；分别编译运行仿真测试用例TT1和测试用例TT2，并比较仿真结果；分析仿真结果，当出现编译错误时，则将错误信息写入bug表，如果没有编译错误，则编译该程序并生成二进制电信号，将生成的二进制电信号与原始程序编译后的二进制电信号进行比较，如果产生差异，则将差异信息写入bug表当中，将测试用例文件保存至异常文件夹，如果没有差异则结束比较程序。
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公开(公告)号：CN110554964B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201910834368.0
申请日：2019-09-03
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F11/36 , G06Q10/0631 , G06Q10/1057
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的Web服务众包测试任务分配方法，包括：根据众包平台上的工人池和任务池内的数据信息、对深度强化学习的Web服务测试任务分配模型进行训练；众包平台接收需求者提交的测试任务，使用完成训练的Web服务测试任务分配模型进行测试任务的分配；工人接受并执行任务、将任务测试结果反馈给众包平台，众包平台将工人反馈的测试结果传送给相应的任务需求者。本方法通过使用深度强化学习方法DQN来训练Web服务测试任务分配模型，达到了对Web服务众包测试任务进行实时分配的效果，可以在一定程度上保证测试任务能够交由众包测试平台上比较合适的测试人员来处理，提升了测试效果。
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公开(公告)号：CN116048992A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310059107.2
申请日：2023-01-17
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于EMI差分测试的KiCad编译器测试方法，包括：从KiCad、GitHub和元器件库中选择出符合规则的元器件；得到的元器件通过输入端口接收数据，通过输出端口输出数据，其中输出端口从1开始编号，输入端口从0开始编号，通过连接规则将一个元器件的输出端口与下一个元器件的输入端口相连接；采用单个图遍历的方法在线性时间内修复元器件之间数据类型不一致的错误；对Eeschema类编译部件使用加速模式和普通编译模式两种模式进行编译测试。分析得到的编译结果，如若结果不同，则可认为这是一个KiCad的bug，并对产生bug的测试用例进行整理。
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公开(公告)号：CN114896144A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210451298.2
申请日：2022-04-26
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识库的CPS模型等价模输入变异测试方法，包括：采用Simulink软件标记测试用例中的所有种类模块的分步区域；建立深度学习模型；对测试用例进行变异时包括基础变异和变异操作；对Simulink软件进行测试，对变体测试用例与其原Simulink测试用例进行差分测试，编译和运行测试用例，获取测试用例中每个模块的输入输出值，对比变体测试用例与原Simulink测试用例的所有输入输出值，如果产生差异，则记录该差异信息。该方法增加了变体测试用例的多样性和随机性；通过嵌套僵尸区域添加大量测试用例模块的方法解决了变体测试用例与原Simulink测试用例差异性过小的问题。
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公开(公告)号：CN113378178A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110687688.5
申请日：2021-06-21
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的图自信学习软件漏洞检测方法，包括：对源代码进行构图：将唯一的单词表示为顶点，将单词之间的协同表示为边来构造代码的图，获取每个图的连接的边的初始特征以及每个节点的初始特征值；构建深度置信网络模型，将转化为图结构的数据集输入至该模型中，找出数据集中是噪音的样本，把噪音样本从数据集中删除；使用门控图神经网络聚集和传递代码图中相邻代码节点的信息，学习代码节点的特征并进行图级预测从而对软件代码漏洞进行检测。该方法通过深度学习的图自信学习软件漏洞检测方法来训练识别软件漏洞模型，在检测软件漏洞方面取得了良好的效果，提高了在软件性能问题。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN109451037B
公开(公告)日：2021-06-08
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：CN110989362A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911370587.4
申请日：2019-12-26
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种带有信号量化和状态时变时延的UMV的T-S模糊滑模容错控制方法，包括：S1、建立推进器故障模型，包括推进器失效、中断、时变卡死故障类型；S2、建立量化机制模型，包括静态量化器模型和动态量化器模型；S3、考虑UMV发生推进器故障和含有状态时变时延的现象，建立T-S模糊UMV时变时延系统模型；S4、针对步骤S3中建立的T-S模糊UMV时变时延系统模型，设计线性滑模面；S5、基于步骤S4设计的线性滑模面，设计量化滑模容错切换控制器。本发明的技术方案解决了T-S模糊UMV系统同时发生信号量化、状态时变时延与推进器故障的问题。
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公开(公告)号：CN110287124A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910595620.7
申请日：2019-07-03
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种自动标记软件错误报告并进行严重性识别的方法，包括以下步骤：S1：对软件错误报告进行编码并将错误报告标记为严重或不严重；S2：采用严重报告和不严重报告训练分类器，获得每个输入报告的后验概率，其中后验概率为输入报告分类的概率分布；S3：采用完成训练的分类器对无标记报告的数据集进行分类，并获得该数据集中每个样例的后验概率；S4：根据S3中求得的后验概率求解每个无标记报告的模糊度；S5：将无标记报告按照模糊度的升序排列，选取前k个无标记报告填充到原数据集中扩充数据集，对扩充后的数据集重新训练分类器。
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公开(公告)号：CN120068085A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510070426.2
申请日：2025-01-16
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F21/57 , G06N3/045 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/2415
Abstract: 本发明提供了一种利用噪声转移进行代码漏洞修复检测的方法，包括如下步骤：S1、将现有的漏洞数据集以及从现实的开源项目中进行数据集收集进行合并，以构成总数据集；S2、用CodeBERT对总数据集的代码进行更改提取嵌入，通过特征提取器获得代码更改特征；S3、将代码更改特征输入到预训练模型中，计算代码更改特征的置信度；S4、获得不可信数据的转移概率；S5、根据获得的转移概率构建转移概率矩阵，将转移概率矩阵和不可信数据的输出结果进行运算，获得不可信数据的分类结果；S6、将可信数据输入到分类器中，获得可信数据的分类结果。通过合理使用本发明，模型能够更加精准地修正训练过程中的错误标签，从而提高整体表现。
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