基于指针神经网络的细粒度缺陷定位

软件缺陷定位是指找出与软件失效相关的程序元素. 当前的缺陷定位技术仅能产生函数级或语句级的定位结果. 这种粗粒度的定位结果会影响人工调试程序和软件缺陷自动修复的效率和效果. 专注于细粒度地识别导致软件缺陷的具体代码令牌, 为代码令牌建立抽象语法树路径, 提出基于指针神经网络的细粒度缺陷定位模型来预测出具体的缺陷代码令牌和修复该令牌的具体操作行为. 开源项目中的大量缺陷补丁数据集包含大量可供训练的数据, 且基于抽象语法树构建的路径可以有效捕获程序结构信息. 实验结果表明所训练出的模型能够准确预测缺陷代码令牌并显著优于基于统计的与基于机器学习的基线方法. 另外, 为了验证细粒度的缺陷定位结果可以贡献于缺陷自动修复, 基于细粒度的缺陷定位结果设计两种程序修复流程, 即代码补全工具去预测正确令牌的方法和启发式规则寻找合适代码修复元素的方法, 结果表明两种方法都能有效解决软件缺陷自动修复中的过拟合问题.     

结合用例约简与联合依赖概率建模的错误定位

现有的测试用例约简方法不能有效提高错误定位精度,现有的软件错误定位方法不能充分分析元素间的依赖关系.针对以上问题,提出结合测试用例约简和联合依赖概率建模的软件错误自动定位方法,将测试用例约简与软件错误定位统一为一个整体.不同于一般的测试用例约简方法,所提出的测试用例约简方法在程序执行路径的基础上充分考虑了错误测试用例对错误定位的影响,能够为错误定位提供有效的测试用例,为快速、准确地定位软件错误奠定基础.定义了一种新的统计模型——联合依赖概率模型,充分分析了程序元素间的控制依赖、数据依赖以及语句执行状态,并提出基于联合依赖概率模型的错误自动定位方法.通过计算联合依赖关系的可疑度,对可疑节点进行排序,准确定位错误语句.实验结果表明：与SBI,SOBER,Tarantula,SF和RankCP方法相比,该算法可以更加有效地定位软件错误.     

基于条件概率模型的缺陷定位方法

缺陷定位是软件调试的重要阶段,依赖程序频谱信息实现软件缺陷定位,是当前比较行之有效的方法.基于频谱缺陷定位方法应用的前提是,程序频谱和执行结果之间存在的潜在关联.通过经验性分析两者之间的内在关联,借助于统计学的条件概率思想,构建了用以量化分析两者关系强弱的P模型,并基于此提出了基于条件概率的缺陷定位方法.以Siemens套件中的7个程序、Space程序和3个Unix工具程序为基准评测对象,与已有的15种经典缺陷定位方法进行了对比实验.实证研究结果表明,该方法总体上具有更好的缺陷定位效果.     

基于执行轨迹的软件缺陷定位方法研究

软件中隐含的缺陷数目与可靠性直接相关,软件缺陷定位是移除软件缺陷的关键,缺陷定位的及时性和有效性直接影响软件的可用性。基于执行轨迹的软件缺陷定位能够很好地与自动化测试相结合,有较强的现实意义。讨论了基于执行轨迹的软件缺陷定位方法通用框架FLOC,详细介绍了该框架的各个阶段,包括执行轨迹的组织、执行轨迹的选择、怀疑率的计算、定位报告的评价。分析了现有的基于执行轨迹的软件缺陷定位方法,并按照框架的结构比较了这些方法的特点,提出了改进的思路。最后对缺陷定位的发展提出展望。     

基于二次传播的开源软件缺陷定位方法

为了提高开源软件缺陷定位的准确度,提出一种基于二次传播的开源软件缺陷定位方法TPA。将重启随机游走算法与标签传播算法相结合,在基于信息检索方法的基础上,从开源软件中各个模块的调用关系、模块风险度和历史缺陷报告三个方面分析缺陷存在的具体位置,将缺陷定位分为风险度传播和标签传播两个部分。通过软件模块之间的相关度和调用关系,结合开源软件的历史修改信息评估模块风险度;通过已修改的缺陷报告构造缺陷标签,并采用标签传播定位软件缺陷。在Eclipse 3.1缺陷报告数据集中,top-◢N◣ rank和MRR指标均高于同类缺陷定位方法。实验表明,TPA方法具有较高的准确度。     

伪距定位程序的蜕变测试方法

考虑到伪距定位程序中算法数值计算复杂性及其在用户定位过程中的重要性，提出将蜕变测试方法应用于伪距定位程序的软件测试中。基于伪距定位程序的蜕变测试流程，通过分析算法几何属性、数值计算特性及具体实现，提出3种不同的蜕变关系。结合变异分析技术对蜕变关系设计的有效性进行验证，实验结果表明，该方法能够有效检测伪距定位程序中的软件缺陷、提高测试效率，进一步拓宽了蜕变测试方法的应用范围。     

面向版本演化的APP软件缺陷跟踪分析方法

移动应用(APP)软件的版本更新速度正在加快,对软件缺陷的有效分析可以帮助开发人员理解和及时修复软件缺陷。然而,现有研究的分析对象大多较为单一,存在信息孤立、零散、质量差等问题,并且没有充分考虑数据验证及版本失配问题,分析结果存在较大误差,导致无效的软件演化。为了提供更有效的缺陷分析结果,提出一种面向版本演化的APP软件缺陷跟踪分析方法(ASD-TAOVE),首先从多源、异构的APP软件数据中抽取APP软件缺陷内容并挖掘缺陷事件的因果关系,接着设计了一种APP软件缺陷内容验证方法,基于信息熵结合文本特征和结构特征定量分析缺陷怀疑度用于缺陷内容验证并构建APP软件缺陷内容异构图。此外,为考虑版本演化带来的影响,设计了一个APP软件缺陷跟踪分析方法用于在版本演化中分析缺陷的演化关系,并将其转化为缺陷/演化元路径,最后通过一个基于深度学习的异构信息网络完成APP软件缺陷分析。针对4个研究问题(RQ)的实验结果证实了ASD-TAOVE方法在面向版本演化过程中对缺陷内容验证与跟踪分析的有效性,缺陷识别准确率分别提升约9.9%及5%(平均7.5%)。相较于同类基线方法,ASD-TAOVE方法可分析丰富的APP软件数据,提供有效的缺陷信息。     

方法级别的细粒度软件缺陷定位方法

当软件缺陷报告在跟踪系统中被指派给开发人员进行缺陷修复之后,缺陷修复人员就需要根据提交的缺陷报告来进行软件缺陷定位,并做出相应的代码变更,以修复该软件缺陷.在缺陷修复的整个过程中,软件缺陷定位占用了开发人员大量的时间.提出了一种方法级别的细粒度软件缺陷定位方法MethodLocator,以提高软件修复人员的工作效率.MethodLocator首先对缺陷报告和源代码方法体利用词向量（word2vec）和TF-IDF结合的方法进行向量表示;然后,根据源代码文件中方法体之间的相似度对方法体进行扩充;最后,通过对扩充后的方法体和缺陷报告计算其余弦距离并排序,来定位为修复软件缺陷所需做出变更的方法.在4个开源软件项目ArgoUML、Ant、Maven和Kylin上的实验结果表明,MethodLocator方法优于现有的缺陷定位方法,它能够有效地将软件缺陷定位到源代码的方法级别上.     

浅谈软件缺陷

由于现在技术发展越来越快，程序规模也越来越大，软件会存在不少缺陷，从而无法满足用户的需求，本文先提出了软件缺陷修复流程，然后介绍了几种缺陷定位技术，最后分析了软件缺陷自动修复技术。     

航空机载软件缺陷分类方法研究及应用

分析现有软件缺陷分类方法,针对现有缺陷分类方法不能完全适用于航空机载软件缺陷管理的问题,结合机载软件研制阶段和特点,以现有软件缺陷分类方法为基础,综合考虑缺陷度量分析的要求,提出一种符合航空机载软件研制特点的缺陷分类方法,并给出了“缺陷类别”详细的分类.将其应用于实际软件研制过程中,应用结果表明,该方法满足机载软件缺陷分类原则.     

基于变方差概率模型和进化计算的WSN 定位算法

定位是无线传感器网络技术和应用的重要基础.基于接收信号强度(received signal strength,简称RSS)的定位方法是实际应用中比较重要的定位方法考虑到实际应用中不同地点RSS测量信号的方差有所不同这一特点,运用最大概率似然理论,建立了更加符合实际的基于RSS测量的概率定位模型.对于模型中目标表达式高度非线性不好求解的特点,运用进化计算理论设计出符合传感器通信特征的定位算法(location in probability maximum with evolutionary algorithm,简称PMEA)求解概率可能性最大的位置坐标点,并用随机过程在数学上证明了算法的收敛性.最后,通过对实际公开数据集的实验,证实所提出的概率模型和PMEA算法确实能够提高RSS测距定位的精度.     

电压频控中抗强干扰软件关联缺陷检测

针对传统电压频控软件缺陷检测技术未考虑软件缺陷分类,存在检测精度低的问题,提出一种电压频控中抗强干扰软件关联缺陷检测技术。对软件关联缺陷检测原理进行分析,采用判别函数对待测软件样本进行识别,引入统计模式识别算法处理软件原始数据,依据关联缺陷概率分配,确定关联缺陷类别,计算缺陷特征值,利用贝叶斯分类器对关联缺陷进行划分,完成抗强干扰软件关联缺陷的分类,从而实现关联缺陷的高精度检测。实验结果表明,该检测技术对软件缺陷进行准确分类,在保证强抗干扰性的前提下,有效提高了检测精度。     

结合欠抽样与集成的软件缺陷预测

软件缺陷预测是提高测试效率、保证软件可靠性的重要途径。为了提高软件缺陷预测的准确率,提出一种结合欠抽样与决策树分类器集成的软件缺陷预测模型。考虑到软件缺陷数据的类不平衡特性,首先,通过数据的不平衡率确定抽样度,执行欠抽样实现数据的重新平衡;然后,采用Bagging随机抽样原理训练若干个决策树子分类器;最后,按照少数服从多数的原则生成预测模型。使用公开的NASA软件缺陷预测数据集进行了仿真实验。实验结果表明,与3种基准方法对比,所提模型在保证预报率的前提下,误报率(PF)降低了10%以上,综合评价指标均有显著提升。该模型的缺陷预测误报率较低,而且具有较高的预测准确率与稳定性。     

示例演化驱动的学生程序自动修复

已有的程序自动化调试研究大多面向工业软件,而学生程序调试具有缺陷数多、类型复杂等特有难点问题,因此,针对学生程序设计应用背景,研究程序自动修复方法,利用模板示例程序指导补丁的演化.改进了遗传编程算法,包括适应度的计算、变异体的生成方式和变异位置及操作的选择方式,使其更加适合修复学生程序.提出了基于示例的静态错误定位方法,能够识别缺陷程序和参考程序差异和可能的变异操作,有效地缩小补丁的搜索空间以提高修复的准确性.提出了基于执行值序列的变量映射方法,以降低变异体的编译错误,提高修复的准确性.在此基础上,设计并实现了示例演化驱动的Java学生程序自动修复系统.实验结果表明,该方法可以修复含有多缺陷学生程序,对于所用的测试集,当学生程序只有1个~2个错误时,修复率将近100%;当含有3个缺陷时,修复率约为70%;当含有4个及以上缺陷时,修复率约为50%.     

基于网格概率的离群点检测算法

随着移动网络、智能终端的迅猛发展,基于位置的服务LBS(Location-based Service)越来越热门,因此基站位置信息的正确与否成为关注的重点.针对基站地理位置存在部分错误这一现象,提出了基于网格概率的离群点检测算法来核查错误的基站.首先,根据基站分布的规则将数据空间分成若干网格单元;其次,根据用户轨迹签到信息关联出其在动态时间范围内经过的基站序列,将基站序列映射到网格中,计算出临近网格单元集合;最后,根据基站分布特点对网格单元内目标基站的临近基站求隶属概率,筛选出离群点,即错误的基站.实验表明,该算法的时间复杂度低且核实准确率较高.     

一种求解多维背包问题的混合分布估计算法

针对多维背包问题（MKP）,提出一种基于分布估计算法的混合求解算法,该算法基于优势种群构建概率模型,并基于概率模型采样产生新个体;同时,提出一种基于MKP问题信息的修复机制,有效修复采样后种群中的不可行解．另外,设计了一种自适应的局部搜索操作,以增强算法的局部搜索能力,基于标准测试集的仿真结果和算法比较验证了所提出的混合算法的有效性和鲁棒性．     

一种基于概率的路径预测与查询算法

研究了路网空间内的路径预测与查询技术,设计了基于统计信息和概率论的最优路径预测算法。实际应用中,路网错综复杂。提出可能路径集合的概念,并设计算法来提取当前路径预测涉及到的路网子网,减小路网规模和路径预测的复杂度。在空间网络环境下,现有移动对象位置预测技术主要针对短期预测,不能预测下一路口的交通情况。为了弥补这一缺陷,降低用户端的位置更新率,设计了路网移动模型来简洁描述提取自大量历史移动路径的移动统计特征,捕捉路口处转向模式。基于移动模型,提出了具有较高精度的交通预测模型来预测对象的运动路径。     

改进PSO-ISVM算法的软件缺陷预测

提出基于改进的粒子群优化支持向量机方法（PSO-ISVM）的测控软件缺陷预测方法。通过引入代价惩罚系数,定义粒子群优化算法中的适应度函数,利用最小化适应度函数值作为优化目标,排除大量的冗余干扰信息,提高对测控软件有缺陷模块的预测准确度,寻找支持向量机的最优参数。通过仿真实例分析测控软件有效性,并与常用缺陷预测方法进行比较,表明该模型能加快软件缺陷预测速度和提高对有缺陷模块的预测准确度。     

Robust stabilisation of time-varying delay systems with probabilistic uncertainties

For robust stabilisation of time-varying delay systems, only sufficient conditions are available to date. A natural question is as follows: if the existing sufficient conditions are not satisfied, and hence no controllers can be found, what can one do to improve the stability performance of time-varying delay systems? This question is addressed in this paper when there is a probabilistic structure on the parameter uncertainty set. A randomised algorithm is proposed to design a state-feedback controller, which stabilises the system over the uncertainty domain in a probabilistic sense. The capability of the designed controller is quantified by the probability of stability of the resulting closed-loop system. The accuracy of the solution obtained from the randomised algorithm is also analysed. Finally, numerical examples are used to illustrate the effectiveness and advantages of the developed controller design approach.     

概率XML文件树结点概率的查询算法

概率XML文件是概率数据的网络数据交换和表示标准,元素取值及其概率的查询与计算是概率XML文件的重要研究内容.概率XML文件树是一种有效的概率XML文件的数据模型,定义了概率XML文件树的基本路径和扩展路径,提出了根据可能世界原理将概率XML文件树分解为普通子XML树的集合的算法,根据路径分析原理将概率XML文件树分解为子概率XML树的集合的算法和相应的查询与计算结点及结点集合概率的算法,并通过实验进行了比较分析.实验结果表明:这两种方法是有效的;与前一种方法比较,后一种方法适合较大的概率XML文件树、结点及结点集合的概率的查询,计算过程较简单.