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公开(公告)号：CN103559135B
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201310572384.X
申请日：2013-11-15
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种系统故障模式确定的方法及装置。其中方法包括如下步骤：以待测系统中的故障测试用例作为初始节点，建立故障模式关系树；标记故障模式关系树中的故障模式及健康模式，得到第一故障模式关系树；选取第一故障模式关系树中模式状态未确定的一模式作为待测模式；以待测模式为基础构建第一额外的完整的测试用例，并进行测试，得到第一测试结果；根据第一测试结果标记相关模式的状态，得到第二故障模式关系树；将第二故障模式关系树作为新的第一故障模式关系树，返回待测模式选取步骤，直至标记完故障模式关系中所有模式的状态；确定包含测试参数最少的故障模式为待测试系统的最小故障模式。其不受故障模式维度限制，故障模式确定准确。
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公开(公告)号：CN118170690B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410596435.0
申请日：2024-05-14
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于待定元组的组合测试多故障定位方法，包括以下步骤：步骤S1、测试用例执行与分类；步骤S2、构建组合格理论模型；步骤S3、设置待定元组；步骤S4、更新待定元组的上界和下界；步骤S5、寻找最小故障模式；步骤S6、循环执行步骤S4和步骤S5，直至所有待定元组都被测试完毕。本申请通过根据新测试用例的结果来标记组合的父子组合，从而在组合空间高效排除大量未定元组，节约了所需的时间和空间资源；通过不断重复这个过程直至所有组合的性质都被直接或间接测试出，即使是故障有重叠的部分也被测试出，解决了参数空间爆炸和故障重叠的问题。
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公开(公告)号：CN118193405B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410615704.3
申请日：2024-05-17
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多层感知机的最优覆盖表大小预测方法，包括以下步骤：S1、获取待测系统的数据集，数据集包括覆盖强度t、参数个数k以及每个参数的取值个数v；S2、对数据集进行归一化处理；S3、计算对应图的顶点个数#imgabs0#及每个顶点的度deg；S4、将t、#imgabs1#、deg输入多层感知机中获得待测系统所需的测试用例数目N。本申请针对不同规模的待测系统，最终得到的最优覆盖表大小与实际所需最小覆盖表大小均只有不到15%的误差。高精度的预测最小覆盖表大小可以给已有覆盖表生成算法提供更好的初始解，从而极大地减少测试用例生成成本。
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公开(公告)号：CN116501606A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310277529.7
申请日：2023-03-21
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FLOBBI框架的三方库不兼容故障定位方法，涉及软件工程技术领域，本发明包括待测程序预处理、dump故障定位方法和restore重置方法，其中dump故障定位方法包括：方法层面粗粒度故障定位、语句层面细粒度故障定位、运行时对象序列化、转储文件生成和转储文件差异性比较，restore重置方法包括：重置语句插桩、将兼容版本转储文件反序列化进行对象重置。本发明的优点在于：利用了兼容版本和不兼容版本运行时上下文差异；采用两阶段方法，对故障定位的空间进行压缩，提高了故障定位的有效性和效率；利用了兼容版本生成的正确上下文信息来重置不兼容版本中的错误信息，对故障定位得到的可疑故障点进行进一步确定，提高了故障定位的准确性。
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公开(公告)号：CN116844724A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310893289.3
申请日：2023-07-20
Applicant: 南京大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/50 , G06F18/24 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于因子分析技术的APP健康程度评估方法，包括以下步骤：步骤S1、建立健康度指标体系，获取健康度指标值，所述健康度指标体系包括用户评论指标、开发者指标和应用商店指标；步骤S2、建立健康度因子分析模型；步骤S3、验证健康度因子分析模型；步骤S4、运用健康度因子分析模型。本申请能够更准确地对健康度指标进行多标签分类，然后通过因子分析的统计检验，从众多指标中计算出APP的健康度分数，不仅可以得出不同APP的每月健康度指标及总分数的排名表，还可以自动生成每个APP在一段设定的时间内的健康度分数趋势变化图，帮助开发者更好的决策。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113076250A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110400255.7
申请日：2021-04-14
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种带约束测试模型的动态随机测试方法及装置，涉及系统测试领域，其具体的测试步骤过程为首先根据系统的初始禁止元组进行推导得到系统的最小禁止元组集；之后根据推导得出的最小禁止元组集初始化每个参数Pi所对应的参数值vj的选取概率；最后进行测试用例选取，本发明的优点在于：每次在选取到一条新的测试用例后，动态的调整所有参数的取值概率，减少测试用例冗余的情况。由此方法，我们可以在增加部分计算开销的前提下，得到一组合理有效的测试用例集，从而在同等规模的测试用例集下覆盖更多的测试元组。
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公开(公告)号：CN111736804A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010861033.0
申请日：2020-08-25
Applicant: 南京大学
IPC: G06F8/10 , G06F40/205 , G06F40/211 , G06F40/232 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及App功能需求分析领域，具体是涉及一种基于用户评论识别App关键功能的方法及装置，其中方法包括以下步骤：获取App描述，去除App描述中的非功能描述，之后获得与App功能相关的功能描述，构建深度学习分类器以及相关度分类器，之后获取待挖掘用户评论的App的描述和单位时间m内用户评论，对待挖掘用户评论的App的描述和在单位时间m内用户评论预处理，获得待挖掘用户评论的App的功能描述和目标短句，构建回归模型，通过回归模型获得关键功能，本发明能够根据描述和用户评论识别出App的关键功能，提升这些关键功能能够有效提升App的评分。
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公开(公告)号：CN103559135A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310572384.X
申请日：2013-11-15
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种系统故障模式确定的方法及装置。其中方法包括如下步骤：以待测系统中的故障测试用例作为初始节点，建立故障模式关系树；标记故障模式关系树中的故障模式及健康模式，得到第一故障模式关系树；选取第一故障模式关系树中模式状态未确定的一模式作为待测模式；以待测模式为基础构建第一额外的完整的测试用例，并进行测试，得到第一测试结果；根据第一测试结果标记相关模式的状态，得到第二故障模式关系树；将第二故障模式关系树作为新的第一故障模式关系树，返回待测模式选取步骤，直至标记完故障模式关系中所有模式的状态；确定包含测试参数最少的故障模式为待测试系统的最小故障模式。其不受故障模式维度限制，故障模式确定准确。
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公开(公告)号：CN113934631B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202111198197.0
申请日：2021-10-14
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/3668
Abstract: 本发明提供了一种基于蜕变关系匹配的组合测试方法，本方法首先将蜕变关系转换为对组合测试模型的约束，然后生成一组既满足组合覆盖率又包含尽可能多匹配蜕变关系测试用例对的测试用例集；与传统组合测试不同的是，本方法通过验证匹配蜕变关系的测试用例对的输出是否违背蜕变关系的输出关系去自动确定待测软件的正确性，而不是通过建立每个测试用例输入与预期输出之间的精确映射去判断待测软件的正确性。
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公开(公告)号：CN118193405A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410615704.3
申请日：2024-05-17
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多层感知机的最优覆盖表大小预测方法，包括以下步骤：S1、获取待测系统的数据集，数据集包括覆盖强度t、参数个数k以及每个参数的取值个数v；S2、对数据集进行归一化处理；S3、计算对应图的顶点个数#imgabs0#及每个顶点的度deg；S4、将t、#imgabs1#、deg输入多层感知机中获得待测系统所需的测试用例数目N。本申请针对不同规模的待测系统，最终得到的最优覆盖表大小与实际所需最小覆盖表大小均只有不到15%的误差。高精度的预测最小覆盖表大小可以给已有覆盖表生成算法提供更好的初始解，从而极大地减少测试用例生成成本。
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