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公开(公告)号：CN114676298B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210379210.0
申请日：2022-04-12
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/9035 , G06F16/951 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供了一种基于质量过滤器的缺陷报告标题自动生成方法，属于软件质量保障技术领域。其技术方案为：首先从GitHub上选择高质量开源项目，再对数据集进行数据预处理，训练自动生成模型，当预测新的缺陷报告时，分别基于通过学习低质量缺陷报告特征进行过滤的深度学习模块和通过判断历史数据集中是否存在与新缺陷报告内容相似的数据实现预测的信息检索模块，来协同预测该缺陷报告能否生成高质量标题，若预测能，则通过自动生成模型生成标题，反之则提出警告。本发明的有益效果为：通过使用正则表达式进行数据预处理，提高了数据处理效率和方法的兼容性；通过双模块协同过滤，提高了自动生成模型生成的标题质量与效率。
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公开(公告)号：CN114491540A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210161142.0
申请日：2022-02-22
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于GraphCodeBERT的安全漏洞检测方法，其技术方案为：首先对源代码进行预处理，得到数据流词元、源代码词元和注释词元，作为安全漏洞检测模型的输入，模型采用编码器‑解码器框架，编码器端使用预训练的GraphCodeBERT，解码器端使用双向长短期记忆(BiLSTM)模型作为分类模型，最终输出一个二分类结果，用来判断代码是否包含安全漏洞。本发明的有益效果为：基于函数粒度，将安全漏洞检测问题建模为二分类问题；与传统的词向量方法不同，通过在编码器端考虑数据流信息，使得模型更容易学到漏洞模式。
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公开(公告)号：CN112905478A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110281981.1
申请日：2021-03-16
Applicant: 南通大学
IPC: G06F11/36 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/211
Abstract: 本发明公开了一种适用于海量不均衡缺陷报告的软件缺陷严重程度预测方法，包括以下步骤：1.构建缺陷报告数据集DBR；步骤2.构建缺陷报告样本集；步骤3.利用borderline‑smote算法实现建缺陷报告样本集中的样本均衡；步骤4.利用均衡后的缺陷报告样本集训练逻辑回归模型得到缺陷报告严重程度预测模型；步骤5.利用缺陷报告严重程度预测模型对新缺陷报告进行预测：利用引入了维基百科的语料库的bert模型将缺陷报告中描述信息生成仅有768维句子向量，同时利用borderline‑smote算法实现了由句子向量及严重程度构成的样本集中各类样本的均衡，提高软件缺陷严重程度预模型的训练效率及检测准确性。
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公开(公告)号：CN112413371A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011240451.4
申请日：2020-11-09
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种用于病床的计算机支撑装置及支撑方法，属于计算机相关领域。其技术方案为：包括设置在床尾板上的升降机构，升降机构底部设置电动推杆，升降机构上端设置转向机构，转向机构上设置延伸机构，延伸机构末端设置倾斜机构，倾斜机构上设置支撑板，支撑板底部设置阻挡条，阻挡条控制电脑在支撑板上下滑。本发明的有益效果为：整个支撑装置设置在床尾板，使用方便，电动推杆为整个装置提供升降的动力来源，升降机构保证整个装置竖直方向上运动，转向机构保证延伸机构由竖直方向改变成水平方向运动，延伸机构可以调整支撑板距离患者的位置，倾斜机构能有效的调整支撑板倾斜的角度，支撑板用于是放置电脑，阻挡条有效防止电脑滑落。
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公开(公告)号：CN112306730A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011260163.5
申请日：2020-11-12
Applicant: 南通大学
IPC: G06F11/07 , G06F16/906 , G06F40/279 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了基于历史项目伪标签生成的缺陷报告严重程度预测方法，解决的技术问题是使用伪标签技术从历史项目中选出与目标项目中缺陷报告最为相似的缺陷报告，从而可以有效扩充构建模型时所需的训练数据量。本发明的有益效果为：借助伪标签技术，通过有效利用历史项目的缺陷报告来提升缺陷报告严重程度预测模型的预测性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112037302A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010896803.5
申请日：2020-08-31
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及扩散光层析成像技术领域，具体涉及一种基于大数据的扩散光层析成像智能化建模方法。本发明包括以下步骤：S1：采用超像素集特征提取方法进行扩散光层析成像的大数据信息采样，构建扩散光层析成像超像素大数据集信息融合模型；S2：所述扩散光层析成像超像素大数据集信息融合模型结合空间区域滤波方法进行扩散光层析成像滤波处理，提取扩散光层析成像的边缘轮廓特征，结合图像分块匹配方法进行扩散光层析成像的特征匹配和分块重组；S3：分析扩散光层析成像像素大数据集的关联特征量，通过自相关特征分解方法进行扩散光层析成像的尺度分解；S4：结合大数据分析方法实现扩散光层析成像的三维重构，实现扩散光层析成像智能化建模。
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公开(公告)号：CN113743062B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202110937182.5
申请日：2021-08-16
Applicant: 南通大学
IPC: G06F40/169 , G06F8/41 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种基于信息检索的智能合约代码注释生成方法，包括以下步骤：(1)搜集来自Etherscan.io的智能合约语料库，对该语料库进行预处理操作；(2)使用CodeBert提取代码语义特征，并通过BERT‑whitening进行关键特征提取和降维，计算语义相似度，选择排在前k位语义最相似的代码片段作为候选代码；(3)将代码片段视为由词元组成的集合，通过Jaccard相似度计算集合之间的词法相似度；(4)考虑智能合约代码的抽象语法树信息，通过编辑距离计算AST序列之间的语法相似度；(5)根据词法和语法相似度融合的比例计算出混合分数后，从候选代码中找出最相似的代码片段，用于生成代码注释。本发明的有益效果为：可以生成高质量的代码注释，提高智能合约代码的可读性和可理解性。
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公开(公告)号：CN114579471A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210417496.7
申请日：2022-04-20
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于主动学习的缺陷报告严重程度预测方法，属于软件质量保障技术领域。解决了缺陷报告预测模型构建过程耗费大量人工成本进行缺陷报告严重程度标签的手工标记。其技术方案为：首先从项目所在的缺陷跟踪系统中，搜集历史缺陷报告并下载，对下载的数据集进行预处理，得到目标缺陷报告数据集；然后使用基于主动学习的逻辑回归分类方法，构建缺陷报告严重程度预测模型。本发明的有益效果为：该发明使用基于主动学习的逻辑回归分类方法，因其使用了逻辑回归分类方法，具有易实现、执行效率高、效果好的的优点；使用主动学习方法可在较少的人工成本下，进一步提高模型的预测能力。
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公开(公告)号：CN114238621A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111441323.0
申请日：2021-11-30
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/34 , G06F16/36 , G06F40/258 , G06F8/30
Abstract: 本发明提供了一种基于Transformer的编程问题帖标题自动生成方法，属于计算机应用技术领域；其技术方案为：包括以下步骤：(1)收集开发人员问答网站上与Java、C#、Python和JavaScript四种编程语言相关的问题帖，基于三种启发式规则以过滤掉其中的低质量问题帖；(2)基于上述构建的语料库，对构建的基于Transformer的T5模型进行微调，利用AdaFactor优化器以及注意力机制进行优化，构建出问题帖标题自动生成模型。本发明的有益效果为：为开发人员问答网站(例如Stack Overflow)的问题帖生成既简洁又准确的标题，实现了针对Java、C#、Python和JavaScript四种编程语言的问题帖标题生成的自动化。
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公开(公告)号：CN112306730B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202011260163.5
申请日：2020-11-12
Applicant: 南通大学
IPC: G06F11/07 , G06F16/906 , G06F40/279 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了基于历史项目伪标签生成的缺陷报告严重程度预测方法，解决的技术问题是使用伪标签技术从历史项目中选出与目标项目中缺陷报告最为相似的缺陷报告，从而可以有效扩充构建模型时所需的训练数据量。本发明的有益效果为：借助伪标签技术，通过有效利用历史项目的缺陷报告来提升缺陷报告严重程度预测模型的预测性能。
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