公开(公告)号：CN114936109A

公开(公告)日：2022-08-23

申请号：CN202210583746.4

申请日：2022-05-25

Applicant: 南通大学

Inventor： 程实 ,  詹广生 ,  李治贤 ,  王浩任 ,  吴佳骏 ,  高欣欣 ,  于梦 ,  文万志

IPC: G06F11/07 ,  G06F9/448

Abstract: 本发明公开了一种基于模型检测的反例故障定位方法，主要用于解决使用声明性语言编写的模型中的故障定位问题，包括如下步骤：S1、定义有限状态机FSM规范，FSM规范定义两只类型的签名：State和FSM；S2、构建模型；S3、获取反例cex和满意实例sat：输入带有违反断言的模型，使用All Analyzer检查模型中的断言NoStopTransition获取反例ces；然后用sat求解器PSAT找到一个满足断言属性并尽可能接近反例ces的满意实例sat；S4、实例差异分析Diff Analyzer：确定反例cex和满意实例sat之间的关系和原子并对差异进行分析；S5、可疑表达式排序：计算布尔节点和关系节点的可疑分数分配给可疑表达式并进行排序。本发明对实例之间的差异进行研究分析，进行反例定位，可以快速有效的对声明性模型进行故障定位。

公开(公告)号：CN114565063A

公开(公告)日：2022-05-31

申请号：CN202210336797.7

申请日：2022-03-31

Applicant: 南通大学

Inventor： 文万志 ,  张瑞年 ,  陈励文 ,  于梦 ,  高欣欣 ,  程帆 ,  吴佳俊 ,  沈陈强 ,  程实

IPC: G06K9/62 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于多语义提取器的软件缺陷预测方法，包括如下步骤：S1、构建源项目代码实例向量集VOSPCI；S2、构建目标项目代码实例向量集VOTPCI；S3、构建语义提取器GSEM；S4、组建多种语义列表MS‑list；S5、构建分类方法集SOCM；S6、语义列表分类结果分析；S7、与传统度量元结果比较；S8、构建基于多语义提取器的软件缺陷预测方法DPMSE。本发明提出一种基于多语义提取器的软件缺陷预测方法，可以有效的提取源代码中的语义信息，有助于提高缺陷预测的准确度和达到更好的预测效果。

公开(公告)号：CN114579468A

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN202210276660.7

申请日：2022-03-21

Applicant: 南通大学

Inventor： 文万志 ,  朱宁波 ,  张瑞年 ,  于梦 ,  李治贤 ,  高欣欣 ,  朱文涛 ,  沈陈强 ,  王则林

IPC: G06F11/36 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种基于语义度量值的源项目选择软件缺陷预测方法，包括如下步骤：S1、使用AST构建源代码的抽象语法树；S2、将抽象语法树转换成向量；S3、计算源代码的语义度量值；S4、融合语义度量值和传统度量值；S5、使用源项目选择策略SPGather对项目集选择；S6、使用迁移学习缩小源域和目标域的数据差异；S7、构建分类模型方法集CMMS；S8、构建基于语义度量值的源项目选择缺陷预测方法BSCPM。本发明提出基于语义度量值的源项目选择软件缺陷预测方法，可以为目标项目选择更好的源项目，该方法有助于提高软件缺陷预测的效率和实现更好的预测效果。