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公开(公告)号：CN112817842A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110090910.3
申请日：2021-01-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明属于软件测试技术领域，公开了一种不完美排错SRGM决策方法、系统、介质、设备及应用，包括：对实际测试过程与SRGM的研究本质一致性进行分析，建立分类视角下的SRGM归类集合；从矩阵分析的角度形式化描述SRGM评价与选择问题，获得加权标准化决策矩阵；建立基于明考斯基距离的双最优化排序方法，对模型的性能进行综合评价，给出SRGMs间的性能偏序关系；验证和阐释模型性能之间的排序，并进行参数敏感性分析。本发明通过在真实的失效数据集上进行实验和分析，检验所提出方法的有效性，为定量决策模型提供了有力支持。实验表明，本发明提出的双最优化排序方法MMIMMD可以较好地对模型进行多维度评估。
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公开(公告)号：CN109450904B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201811365940.5
申请日：2018-11-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种健康监测物联网网关装置，其解决了现有物联网网关缺乏对健康监测专门支持的技术问题；设有健康监测物联网网关，健康监测物联网网关是感知设备层和应用层的中间层；感知设备层，用于识别健康主体、采集健康信息，实现健康信息由物理信号集W到数字信号集D的转换；健康监测物联网网关，用于实现数字信号集D到健康属性集P的转换，将健康属性集P与健康监测物联网网关的其他数据集O的合并生成健康监测物理信息集T；然后将健康监测物理信息集T转换为逻辑信息集L。本发明广泛应用于信息技术领域。
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公开(公告)号：CN111538655A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010276212.8
申请日：2020-04-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明属于软件测试技术领域，公开了一种软件故障检测方法、系统、存储介质、计算机程序、终端，统一的故障检测与修复框架模型；故障检测率下考虑故障检测、修复与引入的不完美排错框架模型；所获得的统一的两类不完美排错框架模型，在初始条件下，被设定五种形式，继而分别求得五种情况累积故障检测函数。本发明提出统一的故障检测模型，建立可用于实施FDR研究的单一微分方程，进而建立涵盖故障检测、修复与引入的测试模型，建立可实施FDR研究的微分方程组。通过FDR支持下的这两类可靠性模型的性能，为区分不同FDR性能带来可能，并验证了建立含有丰富测试信息的可靠性模型对于提高可靠性的重要性。
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公开(公告)号：CN110008122A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910220738.1
申请日：2019-03-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明的目的在于提供一种考虑TE与CP下的一般性不完美排错模型，本发明明确考虑到测试工作量TE(testing effort)与变动点CPs(change-points)。首先给出了考虑TE下的不完美排错时的软件测试过程建模，在此基础之上，将不完美排错的研究范围进一步扩大，分析了考虑存在CPs时的软件测试，建立了更一般性不完美排错下的软件可靠性增长模型框架。本发明的有益效果是有效地建立软件测试过程中的可靠性增长模型，更加准确地描述不完美排错情况。
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公开(公告)号：CN103744758B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201310737931.5
申请日：2013-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/22
Abstract: 基于高层级症状的硬件故障检测装置及方法，属于硬件故障检测领域。本发明是为了解决现有硬件故障检测装置及方法功耗高的问题。本发明所述的基于高层级症状的硬件故障检测装置，通过在不同层级中嵌入故障检测模块，逐层对故障进行检测，能够诊断多种故障类型，使检测功耗减小了60%。本发明所述的基于高层级症状的硬件故障检测方法，属高层级检测方法，它通过逐层检测的方式，使通用性和覆盖面增大，提高了各层级的故障屏蔽能力，使故障覆盖率达到了90%以上。同时将故障症状进行区分，为后续故障诊断机制减小功耗。本发明所述的基于高层级症状的硬件故障检测装置及方法，适用于对计算机硬件进行故障检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102360333B
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201110315118.X
申请日：2011-10-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于HISQM排队模型考虑故障排除过程的构件软件可靠性分析方法，它涉及一种软件可靠性分析方法。它为了解决传统的基于体系结构的模型以及方法中存在的只考虑了测试中的故障检测过程，忽略了故障排除过程的弊端。首先基于排队论，用HISQM模型来建模构件软件集成测试中的故障排除过程。构件软件集成测试过程包括故障检测过程和故障排除过程。集成测试排错策略将这两个随机过程联系起来。HISQM模型由若干个独立的ISQ系统组成，每个ISQ系统描述根据排错策略分配到该系统中的构件故障的排除行为。分析了HISQM排队模型的到达过程和离开过程，分别对应于构件软件集成测试中的故障检测过程和故障排除过程。建模构件软件的故障检测过程为NHPP类软件可靠性增长模型。
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公开(公告)号：CN104064029A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410318558.4
申请日：2014-07-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种VANETs中V2V链路延迟的动态预测方法，本发明涉及一种VANETs中V2V链路延迟的动态预测方法。本发明是要解决不能精确地实际预测链路延迟；基于MANETs的方法不满足车载网络环境和应用的需求以及驾驶员很难发现汽车节点速度变化的一般规律，进而给预测链路延迟带来了很大的困难的问题，而提出的一种VANETs中V2V链路延迟的动态预测方法。该方法是通过1、计算两车的相对速度值△v；2、计算两车车头的相对位移值△S；3、计算出的速度差平均值u、方差σ2，4、计算相对距离为L；5、计算链路延迟的数学期望值ET；等步骤实现的。本发明应用于VANETs中V2V链路延迟的动态预测领域。
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公开(公告)号：CN103763785A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201310751049.6
申请日：2013-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于距离的车联网广播信息的方法，涉及通信领域。它是为了解决车联网在车辆密集情况下的车辆与车辆之间的信息传输，很多节点参与信息的广播，造成的广播信息延迟，广播信息冗余的问题。本发明的核心思想是基于距离等因素设置一个等待时间来对信息进行转发，即在车辆密集环境下，当中继节点广播数据时，每个节点在收到广播信息后根据公式计算自己的等待时间；在此时间内，若收到相同的广播信息，则停止转发信息；否则，在等待时间到来时，立即广播该信息。本发明适用于车联网系统中的汽车之间的通信领域。
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公开(公告)号：CN103744778A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201310738170.5
申请日：2013-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于移动点的ISQ-FDEFCE软件可靠性增长模型，属于软件可靠性工程领域，本发明为解决现有基于移动点的NHPP类软件可靠性增长模型存在的问题。本发明所述基于移动点的ISQ-FDEFCE软件可靠性增长模型，具有n个移动点的ISQ-FDEFCE-CP模型为：软件可靠性增长模型不仅是进行软件可靠性进行评估、分析和预测的最强有力工具，而且为改善软件可靠性提供指南。
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公开(公告)号：CN102306190A
公开(公告)日：2012-01-04
申请号：CN201110255897.9
申请日：2011-08-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 粗糙集中属性集变化时规则集动态更新方法，它涉及一种规则集动态更新方法。本发明方法从近似集动态变化角度来讨论决策规则集的动态变化规律，同时也提出了在条件属性集和决策属性集同时变化时决策规则集的变化规律，并给出了条件属性增加、删除时决策规则集动态增量更新方法。技术要点：针对动态决策信息系统中属性集变化时，分析了动态规则的变化趋势，提出了属性集变化时动态规则更新算法，并通过实例验证了其正确性。以后的主要工作通过实验仿真测试规则增量更新算法的性能，以及分析扩展粗糙集模型下属性集变化时规则集的动态变化及规则增量更新，辅助各应用领域做出更好的决策。
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