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公开(公告)号：CN107563026A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710717251.5
申请日：2017-08-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于干扰的二维车载网安全应用的分析方法，属于车载自组网领域。其特征在于：给定发送节点和接收节点的位置，计算接收节点和第i个干扰节点之间距离的分布；计算隐藏终端区域有l个干扰节点的概率；计算接收节点和各个干扰节点间距离总的分布；计算单一隐藏终端区域中所有干扰在接收节点处功率的分布；计算各个区域在接收节点处累积干扰的功率分布；计算接收节点的信噪干扰比SIR的条件分布。然后，对车载网信道容量和QoS进行分析，本发明首先定义了车载网的四个性能指标：PRP、PRR、信道容量、传输容量，并基于干扰模型中求得的信噪干扰比对其进行分析。
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公开(公告)号：CN104536894A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201510009756.7
申请日：2015-01-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了针对两层软件老化现象的基于维护费用的全局优化方法。包括以下步骤：监测器监测应用层在时间间隔(τ·(i-1),τ·i]内消耗的内存Xi和操作系统层在时间间隔(τ·(i-1),τ·i]内消耗的内存Yi；基于更新过程构建两层软件老化分析模型；根据两层软件老化分析模型，得到操作系统层的警戒阈值的最佳值、操作系统层的疲劳阈值的最佳值，和应用层的警戒阈值的最佳值；得到两层软件系统可用性最大值。本发明提出了针对两层软件的再生策略方法，能够有效提高整体的可用性。
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公开(公告)号：CN107563026B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201710717251.5
申请日：2017-08-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/18 , G06F111/02 , G06F111/08 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于干扰的二维车载网安全应用的分析方法，属于车载自组网领域。其特征在于：给定发送节点和接收节点的位置，计算接收节点和第i个干扰节点之间距离的分布；计算隐藏终端区域有l个干扰节点的概率；计算接收节点和各个干扰节点间距离总的分布；计算单一隐藏终端区域中所有干扰在接收节点处功率的分布；计算各个区域在接收节点处累积干扰的功率分布；计算接收节点的信噪干扰比SIR的条件分布。然后，对车载网信道容量和QoS进行分析，本发明首先定义了车载网的四个性能指标：PRP、PRR、信道容量、传输容量，并基于干扰模型中求得的信噪干扰比对其进行分析。
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公开(公告)号：CN104536894B
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201510009756.7
申请日：2015-01-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了针对两层软件老化现象的基于维护费用的全局优化方法。包括以下步骤：监测器监测应用层在时间间隔(τ·(i‑1),τ·i]内消耗的内存Xi和操作系统层在时间间隔(τ·(i‑1),τ·i]内消耗的内存Yi；基于更新过程构建两层软件老化分析模型；根据两层软件老化分析模型，得到操作系统层的警戒阈值的最佳值、操作系统层的疲劳阈值的最佳值，和应用层的警戒阈值的最佳值；得到两层软件系统可用性最大值。本发明提出了针对两层软件的再生策略方法，能够有效提高整体的可用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104536830A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201510012387.7
申请日：2015-01-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于数据挖掘和云计算领域，具体涉及一种在Hadoop集群上，依据KNN算法和MapReduce编程模型特点，并行化的实现文本分类的基于MapReduce的KNN文本分类方法。本发明包括：数据预处理：其中包括分词、去停用词、词根还原三个过程；特征提取：对训练数据集进行处理，筛选出区分能力最强的特征项；运用KNN算法对测试数据集进行分类。本发明在Hadoop平台上实现的KNN算法具有较好的加速比和良好的扩展性，在数据量相同的情况下，算法的执行效率与集群节点数有关，一般节点越多处理数据的效率就越高。本发明在适当的节点上高效的完成了文本分类任务。
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公开(公告)号：CN103383659A
公开(公告)日：2013-11-06
申请号：CN201310289399.5
申请日：2013-07-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明涉及的是软件性能测试领域，具体涉及一种利用加速生命测试理论对产生老化现象的软件进行寿命测试的软件加速生命测试方法。软件加速生命测试方法包括：添加注入内存故障的代码；设置加速水平的压力值N为4，8，12，16，运行程序；记录失效时间TTF，保存数据；估计软件寿命的样本分布，建立合适的寿命和压力之间的关系，估计非加速情况下被测试系统的平均失效时间的分布。本发明部署和实施针对发生老化现象的软件的加速生命测试，通过耗时较短的加速生命测试得到加速情况下软件的寿命数据，计算非加速情况下软件的真实寿命，在更短的时间内，得到软件正常使用情况下寿命的概率分布。
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公开(公告)号：CN104679656B
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201510109637.9
申请日：2015-03-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明属于软件测试领域，具体涉及一种针对待测软件各维度的缺陷检测率进行自适应调整的自适应调整缺陷检测率的组合测试方法。本发明包括：生成候选测试用例集：随机生成候选测试用例集的容量值M；采用随机方法从软件模型中选择M个候选测试用例加入到候选测试用例集中；选择最优测试用例；执行测试；动态调整各维度的检测率；判断是否满足算法结束条件，如果不满足则继续执行以上流程，直到满足算法的结束条件。所用的自适应调整针对软件模型当中各个维度缺陷检测率的调整正是基于自适应控制的思想，通过当前测试用例各个维度的缺陷检测率对软件模型进行反馈，进一步调节软件模型中各个维度的缺陷检测率，以便其更加接近真实值。
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公开(公告)号：CN103383659B
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201310289399.5
申请日：2013-07-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明涉及的是软件性能测试领域，具体涉及一种利用加速生命测试理论对产生老化现象的软件进行寿命测试的软件加速生命测试方法。软件加速生命测试方法包括：添加注入内存故障的代码；设置加速水平的压力值N为4，8，12，16，运行程序；记录失效时间TTF，保存数据；估计软件寿命的样本分布，建立合适的寿命和压力之间的关系，估计非加速情况下被测试系统的平均失效时间的分布。本发明部署和实施针对发生老化现象的软件的加速生命测试，通过耗时较短的加速生命测试得到加速情况下软件的寿命数据，计算非加速情况下软件的真实寿命，在更短的时间内，得到软件正常使用情况下寿命的概率分布。
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公开(公告)号：CN104679656A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201510109637.9
申请日：2015-03-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明属于软件测试领域，具体涉及一种针对待测软件各维度的缺陷检测率进行自适应调整的自适应调整缺陷检测率的组合测试方法。本发明包括：生成候选测试用例集：随机生成候选测试用例集的容量值M；采用随机方法从软件模型中选择M个候选测试用例加入到候选测试用例集中；选择最优测试用例；执行测试；动态调整各维度的检测率；判断是否满足算法结束条件，如果不满足则继续执行以上流程，直到满足算法的结束条件。所用的自适应调整针对软件模型当中各个维度缺陷检测率的调整正是基于自适应控制的思想，通过当前测试用例各个维度的缺陷检测率对软件模型进行反馈，进一步调节软件模型中各个维度的缺陷检测率，以便其更加接近真实值。
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