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公开(公告)号：CN111580852A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010357757.1
申请日：2020-04-29
Applicant: 北京广利核系统工程有限公司
IPC: G06F8/70
Abstract: 本发明涉及一种软件变更影响范围的识别方法及系统，属于计算机软件技术领域，解决了现有技术分析软件变更影响范围造成的精度差且效率低的问题。识别方法包括：基于所述软件的基本项识别得到关联因子，其中，所述基本项包括软件的功能项和性能项，所述关联因子表示各基本项之间关联关系的承载内容；根据所述关联因子，获得所述软件的关联矩阵；其中，所述软件的关联矩阵包含所述软件所有基本项间的关联关系；对比变更前后的基本项，获得变更基本项；基于所述变更基本项，在关联矩阵中进行变更影响分析，获得所述软件的变更影响范围。实现了软件变更影响范围的自动化识别，提高了分析结果的精度。
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公开(公告)号：CN103646058B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201310629883.8
申请日：2013-11-29
Applicant: 北京广利核系统工程有限公司 , 中国广核集团有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种识别技术文件中关键词的方法，包括：对技术文件中不同长度的词汇进行识别，以生成多个不同长度词汇的哈希表；对每个哈希表进行排序，并提取哈希表中的元素，以生成高频词汇列表；去除高频词汇列表中的不完整词汇后，以得到关键词汇列表。实施上述方法的系统，包括词汇预处理装置、哈希表处理装置与不完整词汇去除装置，词汇预处理装置用于对技术文件中不同长度的词汇进行识别，以生成多个不同长度词汇的哈希表；哈希表处理装置用于对每个哈希表进行排序，并提取哈希表中元素，生成高频词汇列表；不完整词汇去除装置用于去除列表中的不完整词汇，得到关键词汇列表。本发明可辅助审查人员快速获取技术文件中的关键信息。
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公开(公告)号：CN104408095B
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201410650756.0
申请日：2014-11-15
Applicant: 北京广利核系统工程有限公司 , 中国广核集团有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种基于改进的KNN文本分类方法，首先对训练文本进行预处理并计算每个训练样本的特征向量，构建训练集的特征向量空间模型；然后定义密度和距离，将整个样本空间按类型定义为多个球形区和离群点，并存储为训练集库；在进行测试时，首先判断待测文本是否落入某个球形区，根据对应标号判断其类别，否则，离群点和每个球形的中心点作为训练集库，调用KNN算法，判断待测试文本的类别。本发明提供的方法在兼顾分类速度、分类准确度以及对数据倾斜敏感度的同时，能够较好的应用于非球形分布的分类问题，尤其适合具有高维特征向量，分布不规则特征的文本分类问题。
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公开(公告)号：CN114816507A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210447038.8
申请日：2022-04-26
Applicant: 北京广利核系统工程有限公司
Abstract: 本申请公开了一种文件版本的自动化比较方法、装置及相关设备。其中，该方法包括：获取文件中至少两个版本号，其中，版本号包括第一版本号；根据预设转换规则，将版本号转换为对应的自然数，并获取版本号的自然数；判断顺序在后版本号的自然数与顺序在前版本号的自然数的差值大于零，则确定文件版本顺序正确。该方法通过预设转换规则，将获取的版本号，转化为版本号的自然数，从而可自动化判断文件版本的顺序是否正确，提高了文件的审查效率，降低了文件审查漏查及错查的概率，避免了因人工进行审查导致漏查的情况，且效率较低的问题。
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公开(公告)号：CN104408095A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410650756.0
申请日：2014-11-15
Applicant: 北京广利核系统工程有限公司 , 中国广核集团有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30705
Abstract: 本发明提供了一种基于改进的KNN文本分类方法，首先对训练文本进行预处理并计算每个训练样本的特征向量，构建训练集的特征向量空间模型；然后定义密度和距离，将整个样本空间按类型定义为多个球形区和离群点，并存储为训练集库；在进行测试时，首先判断待测文本是否落入某个球形区，根据对应标号判断其类别，否则，离群点和每个球形的中心点作为训练集库，调用KNN算法，判断待测试文本的类别。本发明提供的方法在兼顾分类速度、分类准确度以及对数据倾斜敏感度的同时，能够较好的应用于非球形分布的分类问题，尤其适合具有高维特征向量，分布不规则特征的文本分类问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103646058A
公开(公告)日：2014-03-19
申请号：CN201310629883.8
申请日：2013-11-29
Applicant: 北京广利核系统工程有限公司 , 中国广核集团有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30628 , G06F17/30705
Abstract: 本发明提供一种识别技术文件中关键词的方法，包括：对技术文件中不同长度的词汇进行识别，以生成多个不同长度词汇的哈希表；对每个哈希表进行排序，并提取哈希表中的元素，以生成高频词汇列表；去除高频词汇列表中的不完整词汇后，以得到关键词汇列表。实施上述方法的系统，包括词汇预处理装置、哈希表处理装置与不完整词汇去除装置，词汇预处理装置用于对技术文件中不同长度的词汇进行识别，以生成多个不同长度词汇的哈希表；哈希表处理装置用于对每个哈希表进行排序，并提取哈希表中元素，生成高频词汇列表；不完整词汇去除装置用于去除列表中的不完整词汇，得到关键词汇列表。本发明可辅助审查人员快速获取技术文件中的关键信息。
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公开(公告)号：CN111414440B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202010195050.5
申请日：2020-03-19
Applicant: 北京广利核系统工程有限公司
IPC: G06F16/28 , G06F16/245 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种利用数据流同构验证控制系统算法组态图的方法及系统，属于软件技术领域，解决了现有的方法执行效率低和验证质量差等问题。分别对功能图和算法组态图进行算法组态信息辨识，获得功能图信息和算法组态图信息；根据所述功能图信息和算法组态图信息，分别生成功能图信息表和算法组态图信息表，所述功能图信息表和算法组态图信息表均包括点信息、块信息和数据流信息；根据V&V验证库规则验证功能图信息表和算法组态图信息表中的所述点信息、块信息和数据流信息是否分别对应一致；若一致，则正确；若不一致，则错误。提高了执行效率及验证质量，保证了控制系统后期运行的安全性。
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公开(公告)号：CN111580852B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010357757.1
申请日：2020-04-29
Applicant: 北京广利核系统工程有限公司
IPC: G06F8/70
Abstract: 本发明涉及一种软件变更影响范围的识别方法及系统，属于计算机软件技术领域，解决了现有技术分析软件变更影响范围造成的精度差且效率低的问题。识别方法包括：基于所述软件的基本项识别得到关联因子，其中，所述基本项包括软件的功能项和性能项，所述关联因子表示各基本项之间关联关系的承载内容；根据所述关联因子，获得所述软件的关联矩阵；其中，所述软件的关联矩阵包含所述软件所有基本项间的关联关系；对比变更前后的基本项，获得变更基本项；基于所述变更基本项，在关联矩阵中进行变更影响分析，获得所述软件的变更影响范围。实现了软件变更影响范围的自动化识别，提高了分析结果的精度。
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公开(公告)号：CN114860638A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110154944.4
申请日：2021-02-04
Applicant: 北京广利核系统工程有限公司
IPC: G06F13/38
Abstract: 本申请公开了一种软件接口的识别方法、装置和计算机设备。其中，软件接口的识别方法包括：获取被分析软件的接口类型；创建与所述接口类型对应的接口识别矩阵；基于所述接口识别矩阵对所述被分析软件的接口进行分析。本申请实施例的软件接口的识别方法、装置和计算机设备，通过获取被分析软件的接口类型，并创建与所述接口类型对应的接口识别矩阵，以及基于所述接口识别矩阵对所述被分析软件的接口进行分析，降低接口识别矩阵的规模，降低识别工作量，提高识别效率，并提高识别准确度，解决接口识别不全面的问题。
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公开(公告)号：CN111414440A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010195050.5
申请日：2020-03-19
Applicant: 北京广利核系统工程有限公司
IPC: G06F16/28 , G06F16/245 , G06Q10/00 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种利用数据流同构验证控制系统算法组态图的方法及系统，属于软件技术领域，解决了现有的方法执行效率低和验证质量差等问题。分别对功能图和算法组态图进行算法组态信息辨识，获得功能图信息和算法组态图信息；根据所述功能图信息和算法组态图信息，分别生成功能图信息表和算法组态图信息表，所述功能图信息表和算法组态图信息表均包括点信息、块信息和数据流信息；根据V&V验证库规则验证功能图信息表和算法组态图信息表中的所述点信息、块信息和数据流信息是否分别对应一致；若一致，则正确；若不一致，则错误。提高了执行效率及验证质量，保证了控制系统后期运行的安全性。
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