公开(公告)号：CN114880221A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210490982.1

申请日：2022-05-07

申请人： 南通大学

发明人： 文万志 ,  沈陈强 ,  王晨宇 ,  陆晓虹 ,  陈志强 ,  宋梦婷 ,  王则林 ,  卢春红

IPC分类号： G06F11/36 ,  G06K9/62

摘要： 本发明属于软件缺陷预测的技术领域，提供一种基于类实例相似性的源项目选择预测方法，包括如下步骤：S1、构建缺陷预测数据集DATA；S2、ST模型处理数据集单元STset；S3、获取类实例相似度数据集SCset；S4、获取源项目选择指标集SMset；S5、构建最相似类实例选择方法SOCImethod；S6、构建基于类实例相似性的源项目选择方法ST‑SIS。本发明沿用K近邻机制进行延伸拓展，以细粒度形式进行软件缺陷预测，可为后续数据训练提供更高质量的源项目，该方法能够有效提高软件缺陷预测效率。

公开(公告)号：CN114816516A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210452163.8

申请日：2022-04-27

申请人： 南通大学

发明人： 文万志 ,  支宝 ,  胡晨 ,  楚加卫 ,  王晨宇 ,  陈义 ,  祁佳篁 ,  王楚越 ,  胡彬

IPC分类号： G06F8/73 ,  G06F40/289 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供一种基于多重源码表示和循环神经网络的代码注释生成方法，包括如下步骤：S1、收集Java代码注释对，构建语料库；S2、在序列化处理层，将语料库中的源代码转换为token序列、SBT序列和API序列；S3、在编码器层，使用双向GRU作为编码器，为3个序列分别构建codeseq编码器、SBTseq编码器和APIseq编码器，学习源代码不同级别的信息；S4、在解码器层，使用单向GRU构建解码器，并利用teacher forcing策略训练模型；S5、在3个编码器中的每个编码器后添加注意力层，将三个编码器输入和解码器输入的注意力矩阵链接起来并用一个全连接层学习如何组合每个输入的代码，最终输出代码注释。本发明提高代码注释生成的准确性，提高软件开发人员在软件开发过程中的效率，节省开发时间。

公开(公告)号：CN115269377A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210717428.2

申请日：2022-06-23

申请人： 南通大学

发明人： 张瑞年 ,  王楚越 ,  王晨宇 ,  尹思文 ,  王超 ,  郭伟琪 ,  文万志 ,  胡彬

IPC分类号： G06F11/36 ,  G06K9/62

摘要： 本发明提供一种基于优化实例选择的跨项目软件缺陷预测方法，包括如下步骤：S1、构建项目向量集PVS；S2、构建目标实例优化索引IPI；S3、构建预训练集TPRED；S4、构建目标项目的优化索引TPOI；S5、构建基于优化实例选择的训练集BOD；S6、构建基于优化实例选择的跨项目软件缺陷预测方法BOICP。本发明提出一种基于优化实例选择的跨项目软件缺陷预测方法，通过构建目标实例全局特征向量实现源实例选择，然后使用相关性分析进一步优化实例选择，使用该方法构建的训练集有利于选择可靠的实例数据，实现更好的跨项目缺陷预测效果。

公开(公告)号：CN114821054A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210446165.6

申请日：2022-04-26

申请人： 南通大学

发明人： 文万志 ,  沈陈强 ,  王晨宇 ,  张瑞年 ,  胡晨 ,  陆晓虹 ,  梁文栋 ,  卢春红

IPC分类号： G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06T7/90 ,  G06F11/36 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供一种基于源码可视化的软件缺陷预测方法，包括如下步骤：S1、构建数据集DATASET；S2、构建源码像素节点集Vdata；S3、构建阿尔法合成三原色组合方法Vcode；S4、构建基于VPE方法的深度学习网络；S5、构建基于源码可视化的软件缺陷预测方法。本发明缩短跨项目间数据分布差异，提高深度学习模型输入数据集的有效性，能够大幅辅助软件开发人员使用该预测模型来减少软件开发过程中的缺陷，具有较高的准确率和效率。本发明结合相应的深度学习模型进行软件缺陷预测，提高软件缺陷预测模型的准确性。

公开(公告)号：CN114677129A

公开(公告)日：2022-06-28

申请号：CN202210401092.9

申请日：2022-04-18

申请人： 南通大学

发明人： 文万志 ,  王楚越 ,  胡晨 ,  陈义 ,  祁佳篁 ,  王晨宇 ,  陆晓虹 ,  胡彬

IPC分类号： G06Q20/12 ,  G06Q30/00 ,  G06Q40/04 ,  H04L67/12

摘要： 本发明提供一种基于区块链的艺术品确权流通方法，包括如下步骤：S1、基于ubantu系统，使用go‑ethereum对区块链进行创世区块的初始化和私人网络搭建；S2、基于remix ide平台，使用solidity语言对艺术品上链交易编写智能合约；S3、对智能合约的性能和安全进行测试，用户上链确权，并进行交易流通，成功确权。本发明针对艺术品的数字确权流通，提供一种基于区块链的艺术品确权流通方法，通过上链确权，交易流通达到艺术品确权流通的目的。

公开(公告)号：CN114781542A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210501969.1

申请日：2022-05-09

申请人： 南通大学

发明人： 文万志 ,  张瑞年 ,  陈义 ,  王晨宇 ,  沈陈强 ,  朱宁波 ,  王则林 ,  赵理莉

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06N20/00

摘要： 本发明提供一种基于动态特征引导实例选择的跨项目缺陷预测方法，包括如下步骤：S1、构建项目实例向量集CPIVS；S2、构建预训练动态特征PREDF；S3、计算预训练动态特征与实例特征之间距离；S4、构建引导实例选择索引集GISI；S5、构建基于动态特征引导实例选择的训练集DFD；S6、构建基于动态特征引导实例选择的跨项目缺陷预测方法DFGIS。本发明通过动态调整实例集特征实现更加准确的源实例选择，使用该方法构建的训练集有利于建立精确的跨项目缺陷预测模型，进一步提高跨项目缺陷预测效果。

公开(公告)号：CN115269377B

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202210717428.2

申请日：2022-06-23

申请人： 南通大学

发明人： 张瑞年 ,  王楚越 ,  王晨宇 ,  尹思文 ,  王超 ,  郭伟琪 ,  文万志 ,  胡彬

IPC分类号： G06F11/36 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/22 ,  G06F18/243 ,  G06F18/214

摘要： 本发明提供一种基于优化实例选择的跨项目软件缺陷预测方法，包括如下步骤：S1、构建项目向量集PVS；S2、构建目标实例优化索引IPI；S3、构建预训练集TPRED；S4、构建目标项目的优化索引TPOI；S5、构建基于优化实例选择的训练集BOD；S6、构建基于优化实例选择的跨项目软件缺陷预测方法BOICP。本发明提出一种基于优化实例选择的跨项目软件缺陷预测方法，通过构建目标实例全局特征向量实现源实例选择，然后使用相关性分析进一步优化实例选择，使用该方法构建的训练集有利于选择可靠的实例数据，实现更好的跨项目缺陷预测效果。