一种基于机器学习的软件缺陷确认方法

    公开(公告)号:CN109726120B

    公开(公告)日:2022-03-08

    申请号:CN201811477275.9

    申请日:2018-12-05

    Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的软件缺陷确认方法,包括:步骤一:构建特征向量;步骤二:基于聚类分析的缺陷代码知识库构建,包括:以缺陷代码特征向量集作为数据集输入,聚类集成;对一个数据集进行聚类集成,首先要产生多个聚类结果,然后对这些聚类进行集成;包括进行多个聚类结果收集以及多个聚类结果集成;形成缺陷代码知识库样本;步骤三:基于监督学习的缺陷代码确认,包括:以获得的缺陷代码知识库样本为输入,构建多类分类器并用测试样本判断分类器是否满足评价指标;若不满足评价指标,引入代价函数对分类器进行迭代优化直至满足指标。本发明完成对误报缺陷和非误报缺陷的分离工作,达到软件缺陷精确确认、提高测试效率的目的。

    一种态势展示的操控方法

    公开(公告)号:CN115550426B

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202211167569.8

    申请日:2022-09-23

    Abstract: 本发明涉及一种态势展示的操控方法,属于载人航天态势展示领域。本发明的方法应用于包括浏览器、服务端、代理端和客户端的系统,浏览器与服务端通过HTTP连接,服务端与代理端通过MQTT连接,代理端和客户端通过MQTT连接,包括客户端的场景设置,脚本编辑,用户通过浏览器将客户端各个场景对应的初始条件写入服务端的配置文件,服务端读取配置文件,根据S1设置的第一场景进行态势操控,并基于MQTT协议将配置文件推送给代理端,代理端基于MQTT协议将配置文件推送给客户端的态势展示页面。本发明减少手动操作以及紧张任务过程中操纵人员的心理压力,使操纵人员腾出精力去操纵更加重要的部分,而不需要时刻关注一些可以自动完成的操作。

    一种基于BPMN的指挥控制流程设计方法

    公开(公告)号:CN110852623A

    公开(公告)日:2020-02-28

    申请号:CN201911100332.6

    申请日:2019-11-12

    Abstract: 本发明涉及一种基于BPMN的指挥控制流程设计方法,涉及指挥控制技术领域。本发明通过建立并扩展指挥控制流程节点的任务状态空间,并通过分析BPMN中元素状态属性与核心业务逻辑的耦合关系,设计出基于复杂网络的指挥控制流程优化算法及调整策略,通过持续监控任务节点状态实现动态控制。该方法,扩展了BPMN建模语言,增强了BPMN对于指挥控制领域的业务流程描述,实现了对于流程中任务节点的灵活调整和动态控制,解决了传统工作流系统中任务节点静态、固化所导致的柔性和实时性较差的问题。

    一种态势展示的操控方法

    公开(公告)号:CN115550426A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211167569.8

    申请日:2022-09-23

    Abstract: 本发明涉及一种态势展示的操控方法,属于载人航天态势展示领域。本发明的方法应用于包括浏览器、服务端、代理端和客户端的系统,浏览器与服务端通过HTTP连接,服务端与代理端通过MQTT连接,代理端和客户端通过MQTT连接,包括客户端的场景设置,脚本编辑,用户通过浏览器将客户端各个场景对应的初始条件写入服务端的配置文件,服务端读取配置文件,根据S1设置的第一场景进行态势操控,并基于MQTT协议将配置文件推送给代理端,代理端基于MQTT协议将配置文件推送给客户端的态势展示页面。本发明减少手动操作以及紧张任务过程中操纵人员的心理压力,使操纵人员腾出精力去操纵更加重要的部分,而不需要时刻关注一些可以自动完成的操作。

    一种软件密集系统故障预测方法

    公开(公告)号:CN109656818B

    公开(公告)日:2022-02-15

    申请号:CN201811477290.3

    申请日:2018-12-05

    Abstract: 本发明涉及一种软件密集系统故障预测方法,其中,包括:步骤一、构建特征向量;步骤二、通过获得的特征向量,训练时间序列预测法模型,并输出时间序列预测法模型的特征向量,用训练好的时间序列预测法模型对下一时刻系统硬件信息进行预测;步骤三、构建基于随机深林算法的故障预测模型,将步骤二中得到时间序列预测法模型的特征向量,输入随机森林模型中,得到软件故障的预测结果。本发明方法不依赖于人工确认及个人分析经验,通过实际观测数据进行智能预测,预测结果更为客观。

    一种基于Activiti的自主指挥控制方法

    公开(公告)号:CN113535684A

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN202110841561.4

    申请日:2021-07-26

    Abstract: 本发明涉及一种基于Activiti的自主指挥控制方法,属于工作流控制领域。本发明对Activiti工作流的任务节点增加部分提交功能实现多节点并发执行并对其进行动态控制、增加流程回退机制允许流程中任务节点的自由回退。本发明通过对任务节点增加允许部分提交的功能,持续监控任务节点状态以实现对流程的动态控制,增强流程任务节点的并行性的同时缩短流程执行时间,增加回退机制,提高流程的容错能力,解决Activiti工作流中所遇到的活动节点固化以及节点间无法任意回退的问题。

    一种基于机器学习的软件缺陷确认方法

    公开(公告)号:CN109726120A

    公开(公告)日:2019-05-07

    申请号:CN201811477275.9

    申请日:2018-12-05

    Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的软件缺陷确认方法,包括:步骤一:构建特征向量;步骤二:基于聚类分析的缺陷代码知识库构建,包括:以缺陷代码特征向量集作为数据集输入,聚类集成;对一个数据集进行聚类集成,首先要产生多个聚类结果,然后对这些聚类进行集成;包括进行多个聚类结果收集以及多个聚类结果集成;形成缺陷代码知识库样本;步骤三:基于监督学习的缺陷代码确认,包括:以获得的缺陷代码知识库样本为输入,构建多类分类器并用测试样本判断分类器是否满足评价指标;若不满足评价指标,引入代价函数对分类器进行迭代优化直至满足指标。本发明完成对误报缺陷和非误报缺陷的分离工作,达到软件缺陷精确确认、提高测试效率的目的。

    一种基于Activiti的自主指挥控制方法

    公开(公告)号:CN113535684B

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202110841561.4

    申请日:2021-07-26

    Abstract: 本发明涉及一种基于Activiti的自主指挥控制方法,属于工作流控制领域。本发明对Activiti工作流的任务节点增加部分提交功能实现多节点并发执行并对其进行动态控制、增加流程回退机制允许流程中任务节点的自由回退。本发明通过对任务节点增加允许部分提交的功能,持续监控任务节点状态以实现对流程的动态控制,增强流程任务节点的并行性的同时缩短流程执行时间,增加回退机制,提高流程的容错能力,解决Activiti工作流中所遇到的活动节点固化以及节点间无法任意回退的问题。

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