基于软件历史仓库和抽象语法树的相似缺陷识别方法

软件开发过程中,软件开发人员常常通过搜索软件历史仓库(historical software repository, HSR),再经复制/粘贴以实现软件复用。HSR中会保存被复用的代码的缺陷及修复信息,辅助处理相似缺陷。基于此,提出一种基于HSR挖掘的相似缺陷识别方法。首先,基于变更日志的分析,从HSR中提取出已知缺陷的模块,建立bug模块库。然后,采用基于抽象语法树(abstract syntax tree, AST)的相似代码检测方法,识别待测试软件与bug模块库中相似的代码,并借助HSR中保存的相应缺陷及修复信息,完成待测试软件中可能包含潜在缺陷的模块的识别。同时,为提高相似代码的识别精度,优化基于AST的代码特征度量。在18个C程序、164对克隆代码上进行实验,结果表明所提方法能够识别出全部相似代码且性能优于已有工具。在人工构建的bug模块库上验证了代码相似性对相似缺陷识别的作用。最后,在8个真实的大型C项目上进行验证,平均缺陷召回率达到94%,表明挖掘HSR可以有效地为跨项目传播的相似代码提供缺陷理解支持。     

基于复用代码检测的缺陷发现方法

软件开发中,因代码复用导致复用缺陷的现象时常发生,针对此提出一种基于代码复用检测的缺陷发现方法。首先通过代码比对或补丁还原的方式定位缺陷相关的代码,将缺陷代码和待测代码以函数为单位进行划分,提取并量化各函数的度量特征、结构特征和文本特征,采用递进式相似函数逐轮筛选的方式,确定可能存在复用缺陷的函数,并基于模型检测和数据流分析技术对疑似缺陷进一步判断。实验选取典型开源项目进行测试,发现了多处潜在的复用缺陷,结果证明了所提方法的有效性,同时发现每个缺陷平均要对2~5个可能的复用点进行判断。     

软件失信的根源因素:失信因子

如何保证软件可信性是目前软件工程研究领域的热点话题之一. 从逆向思维的角度围绕软件失信展开三方面的研究.基于软件可信性的概念,分析软件失信及失效、故障、缺陷、错误之间的关系, 进而提出“失信因子"这一新的概念;通过分析失信因子与软件风险因素内涵的差异,指出了失信因子概念提出的基础性和重要性, 并给出软件失信链,延伸了传统的失效链;通过构建一种基于WBS-RBS的识别框架探讨了对失信因子收集、识别和分类的方法.结合示例,验证了所提概念的合理性.特别强调,在软件开发过程中,软件可信性的保障应着眼于控制、 改善失信因子这一根源性的因素,而非缺陷和故障等表征现象.     

一种实时多任务软件可靠性验证方法

针对软件可靠性增长模型难以满足实时多任务软件可靠性验证的可信性要求,提出了一种基于任务模块软件统计测试的实时多任务软件可靠性验证方法.该方法利用实时多任务软件的结构和运行特点,建立了一个可靠性模型并给出了模型参数的求解方法;通过该模型把待验证的软件系统可靠性指标分配到各个任务模块,然后用统计测试的方法对任务模块的可靠性指标进行验证,以达到对整个软件系统可靠性指标验证的目的.实验证明该方法的有效性和灵活性.     

软件总线研究及其在水电仿真系统中的应用

针对复杂系统仿真软件开发中柔性设计和软件复用等问题,提出了基于软件总线体系结构的系统集成方案.并以此为基础,在水电仿真系统的设计实现中应用了该方案.在复杂仿真软件系统设计与实现中采用软件总线体系结构,有利于应对系统扩展和变化,同时也通过松耦合连接使得系统中组件的重用性得到加强.基于软件总线的仿真系统开发体系,易于实现复杂系统的仿真建模与定制实现,直接提高了生产效率和软件质量.     

基于高层体系结构对象模型的联邦成员软件框架自动生成研究与实现

在基于HLA／RTI的联邦开发中，降低成员软件开发者需要理解HLA／RTI的程度，简化联邦成员软件的开发过程是一个急需解决的问题。本文不典型成员的软件结构和程序流程进行了分析，设计了一种基于HLA对象模型（FOM／SOM）的联邦成员软件框架实现方法，并实现了一种能够自动生成联邦成员软件框架的工具FedWizard，使用该工具可生成联邦成员的C＋＋框架代码。     

MATLAB产品在机载软件开发中的应用

在机载软件开发过程中,强调最多的是软件的安全性和可靠性.要高质量地完成机载软件的开发,需要建立完善的开发流程,并将项目管理和系统工程有机地结合起来.对于机载软件的认证,国外已经有很成熟的标准--DO178B,其中软件开发以及软件的测试和验证是最重要,又往往是最难做好的部分.文中重点描述如何做好软件开发、软件测试与验证,并结合实际工程项目,阐述MATLAB产品、TNI产品在软件开发过程中发挥的作用.最后给出了实际机载产品的试飞结果.     

一个面向基坑工程领域的三维仿真模型构件库

基于构件的软件复用技术可以很好地支撑三维仿真系统开发,是解决基坑工程领域三维建模的有效工具。针对基坑工程仿真系统应用,分析了可复用的三维构件模型,重点讨论了该领域构件的表示和检索技术;创建了一个用于管理这些复用构件的构件库系统;最后给出了该构件库系统的一个应用实例。     

构件复用及其在作战仿真中的应用对策

构件复用是当前软件开发研究的一个热点,也是一个难点。首先比较了当前三种典型的基于构件的软件开发方法,接着提出了理想的基于构件的软件开发方法,之后对基于构件的软件开发方法的基本技术进行了分类。最后在此基础上,结合作战仿真软件开发中存在的不足,研究了构件复用在作战仿真中的应用对策。     

基于HLA的深空探测系统仿真平台

为了仿真验证深空探测中的自主技术,采用基于HLA(High Level Architecture)的分布式仿真技术以及三维视景仿真技术,设计了分布式可视化深空探测系统仿真平台;实现了通用的联邦成员主体软件框架,该软件框架可嵌入不同的仿真实体模块,提高了项目开发的效率。以月球探测器软着陆仿真为例,验证了此仿真平台的可行性。该仿真平台也为进一步验证深空探测的自主技术奠定了基础。     

基于理想点的三角模糊数多指标决策法

研究了属性权重和属性值均以三角模糊数形式给出的模糊多指标决策问题,定义了三角模糊数正理想方案和负理想方案,由此给出了三角模糊数多指标决策问题的理想点法。该方法简单实用,所需信息小.最后用该方法分析了一个实际问题。     

一类基于Hausdauff距离的模糊型多属性决策方法

研究了已知属性的部分权重信息且属性值以三角模糊数形式给出的不确定型多属性决策问题.给出了三角模糊数的Hausdauff距离的简明计算公式.利用Hausdauff距离来度量三角模糊属性值之间的差异程度,建立了一个线性规划模型来确定属性的权重,并给出了一种基于可能度的决策方案排序方法.最后通过应用示例说明了该方法的实用性和有效性.     

一种基于三角模糊数的多属性群决策方法

针对方案的属性评估信息和属性权重是模糊语言形式的多属性群决策问题,先将语言信息转化为三角模糊数;然后利用三角模糊数的性质,构造了集结决策者权威性和意见一致性的组合一致性指标,并在此基础上提出了一种模糊多属性群决策算法。最后,通过企业信用状态评估实例及其组合一致性指标的灵敏度分析证明了整个算法的可行性和有效性。     

对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法研究

研究了这样一类多属性决策问题 :①决策者对方案有偏好 ;②属性值以三角模糊数形式给出 ;③属性的权重信息不能完全确知。提出了一种基于相似度的对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法 ,该方法首先建立一个线性规划模型 ,通过求解该模型获得属性权重。然后 ,基于三角模糊数两两比较的可能度公式及互补判断矩阵的排序公式 ,对决策方案进行排序和择优。最后进行了算例分析。     

基于TFNCD算子的三角模糊数多属性群决策

针对属性权重和专家权重全部未知的三角模糊数(triangular fuzzy number,TFN)多属性群决策问题,在TFN熵的基础上构造了确信度指标来量化对决策信息的信任程度,构建了TFN确信度(TFN certitude degree,TFNCD)算子,并证明了其置换不变性、幂等性和有界性等性质,结合支持度确定专家权重,提出了基于TFNCD算子的属性信息集结新方法。最后,通过算例的对比分析验证了TFNCD算子及其集结方法的有效性,该方法充分考虑了TFN类型的数据特征和两种权重完全未知的情况,且属性信息集结更加客观高效,计算相对简便,为TFN多属性决策问题提供了新的信息集结方式和解决思路。     

基于离差最大化模型的模糊多属性决策投影法

针对属性权重完全未知且属性值为三角模糊数的模糊多属性决策问题,提出了一种基于线性规划和模糊向量投影的决策方法。该方法给出了三角模糊数距离、三角模糊数向量投影等概念,给出了两个属性值规范化公式。基于加权属性值离差最大化建立一个线性规划模型,通过求解此模型得到属性的权重,从而利用各方案的加权属性值在模糊正理想点上的投影对方案进行排序。该方法不仅避免了模糊数的比较,而且具有操作简便和易于计算的优点。最后,通过算例说明模型及方法的可行性和有效性。     

对方案有偏好的模糊多属性决策的GRA方法

针对属性权重信息不完全且属性值和对方案的主观偏好信息均以三角模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于灰色关联分析GRA的决策方法.该方法依据一般的灰色关联分析方法的基本思路,给出了解决该问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解一个单目标最优化模型,通过求解该模型得到属性权重信息,从而得到每个方案客观偏好值对主观偏好值的灰色关联系数,进而计算出每个方案客观偏好与主观偏好的关联度,根据关联度对所有方案进行排序.最后给出了一个数值例子,结果表明方法简单,有效和易于计算.     

Extension of TOPSIS for fuzzy multi-attribute decision making problem based on experimental analysis

This paper is concerned with a technique for order performance by similarity to ideal solution (TOPSIS) method for fuzzy multi-attribute decision making, in which the information about attribute weights is partly known and the attribute values take form of triangular fuzzy numbers. Considering the fact that the triangular fuzzy TOPSIS results yielded by different distance measures are different from others, a comparative analysis of triangular fuzzy TOPSIS ranking from each distance measure is illustrated with discussion on standard deviation. By applying the most reasonable distance, the deviation degrees between attribute values are measured. A linear programming model based on the maximal deviation of weighted attribute values is established to obtain the attribute weights. Therefore, alternatives are ranked by using TOPSIS method. Finally, a numerical example is given to show the feasibility and effectiveness of the method.     

基于离差的模糊多属性决策法及其应用

针对属性权重完全未知且属性值为三角模糊数的多属性决策问题,本文提出了一种基于线性规划和模糊向量投影的决策方法.该方法给出了三角模糊数向量投影、相对贴近度等概念.基于加权属性值离差最大化建立一个线性规划模型,通过求解此模型得到属性的权重,从而计算各方案的加权属性值在模糊正理想点和负理想解上的投影 ,进而计算相对贴近度,并据此对方案进行排序.最后,通过算例说明模型及方法的可行性和有效性.     

一种基于三角模糊数多指标信息的聚类方法

针对一类特征指标值及指标权重均为三角模糊数的多指标信息聚类问题,提出了一种新的最大树聚类分析方法。首先对三角模糊数多指标信息聚类问题进行了描述;然后依据传统的基于数值信息的最大树模糊聚类分析方法的基本思路,给出了解决三角模糊数多指标信息聚类问题的计算步骤。最后,通过算例说明了本文给出的聚类方法。