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公开(公告)号：CN103198016A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310099997.6
申请日：2013-03-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于联合依赖概率建模的软件错误定位方法，本发明涉及计算机程序分析领域。本发明是要解决传统的软件错误定位方法定位精度低的问题，而提供了基于联合依赖概率建模的软件错误定位方法。步骤1：分别执行正确测试用例和错误测试用例，并分别对正确测试用例和错误测试用例建立联合依赖概率模型；步骤2：在步骤1的基础上，根据联合依赖概率模型，计算每个节点的可疑度；步骤3：将错误定位信息按可疑度进行降序排列，可疑度高的节点认定为更有可能出错的节点，即完成了对基于联合依赖概率建模的软件的错误进行定位。本发明应用于计算机程序分析领域。
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公开(公告)号：CN103150254A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310099998.0
申请日：2013-03-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于状态依赖概率建模的软件错误定位方法，本发明涉及计算机程序分析领域。本发明是要解决传统的软件错误定位方法定位精度低的问题，而提供了基于状态依赖概率建模的软件错误定位方法。步骤1：分别执行正确测试用例和错误测试用例，并分别对正确测试用例和错误测试用例建立状态依赖概率模型；步骤2：在步骤1的基础上，根据状态依赖概率模型，计算每个节点的可疑度；步骤3：将错误定位信息按可疑度进行降序排列，可疑度高的节点认定为更有可能出错的节点，即完成了对基于状态依赖概率建模的软件的错误进行定位。本发明应用于计算机程序分析领域。
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公开(公告)号：CN102231134A
公开(公告)日：2011-11-02
申请号：CN201110216640.2
申请日：2011-07-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于静态分析的冗余代码缺陷检测方法，涉及基于静态分析的冗余代码缺陷检测方法，为了解决目前缺少成熟的对冗余代码及相关缺陷检测的方法的问题，它包括：步骤1、输入待测试程序，将其解析为抽象语法树；步骤2、分析可能包含显式幂等操作的语句，检测显式幂等操作；步骤3、对局部定义的变量，采用过程内部分析方法，检测冗余的赋值语句；步骤4、遍历程序的抽象语法树，在标准化后的程序依赖图的基础上查找包含缺陷的结构，检测死代码；步骤5、检测冗余的条件表达式；步骤6、检测隐式幂等操作；步骤7、检测冗余的函数参数；根据步骤2至7获得的六种缺陷的检测结果，给出缺陷检测报告。本发明适用于大规模程序代码的分析。
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公开(公告)号：CN117971179A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410043159.5
申请日：2024-01-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种符合AUTOSAR标准的C语言代码自动生成方法，所述方法如下：S1、编写支持Modelica模型信息获取的程序代码；S2、编写支持AUTOSAR项目信息解析的程序代码；S3、编写与C代码生成选项有关的JSON配置文件；S4、编写C代码生成模板；S5、更新映射信息。本发明考虑到Modelica语言具有多领域建模的全面性、基于方程的系统描述、可重用和层次化建模等特点，挖掘了Modelica语言在AUTOSAR系统中建模的潜力，并在Modelica语言表示AUTOSAR模型的基础上生成符合AUTOSAR标准的C语言代码，填补了Modelica模型生成AUTOSAR标准C代码的空白。
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公开(公告)号：CN117891438A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410031121.6
申请日：2024-01-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种AUTOSAR工具箱函数库的实现方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1、编写Modelica模型处理程序代码；步骤S2、编写AUTOSAR工具配置文件处理程序代码；步骤S3、将待实现的函数库进行拆分，包括顶层功能和底层功能；步骤S4、在高级程序语言中实现拆分得到的底层功能，封装为底层功能模块，同时提供清晰的接口，以便顶层功能调用；步骤S5、在Julia中实现函数库的顶层代码，调用底层功能模块，对其进行包装，以完成AUTOSAR工具箱函数库的实现。该方法支持批量的处理AUTOSAR模型，提升了汽车电子电气架构的设计效率，降低了汽车软件的开发成本，具有广阔的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117785269A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311822887.8
申请日：2023-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F8/71 , G06F8/20 , G06F8/34 , G06F40/151 , G06F8/76
Abstract: 本发明公开了一种基于XML文件的AUTOSAR项目配置和实现方法，所述方法包括如下步骤：S1、设计自定义的XML文件结构内容，以存储AUTOSAR项目的配置信息；S2、在程序源代码中将XML文件结构内容进行表示；S3、对XML文件中的内容进行读取并显示；S4、用户对AUTOSAR项目配置信息进行修改，AUTOSAR工具将结果写回到AUTOSAR配置文件中。本发明综合了手动配置和可视化建模配置的优点，能够处理复杂的AUTOSAR模型建模配置任务，提升汽车电子架构设计的效率和质量，以通用的XML文件存储配置信息，能够促进AUTOSAR更好的标准化和工具间协同发展，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN116909544A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310902130.3
申请日：2023-07-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于SysML模型的代码自动生成方法，属于计算机技术领域，所述方法包括如下步骤：一、根据SysML规范，对建立的SysML模型进行多层次模型校验，确保SysML模型是合法有效的；二、依据所建立的模型内容文件，结合模型内的多种视图，对SysML模型进行转换与解析；三、进行组件定义与管理；四、规格化代码映射模板构建；五、进行层次化代码自动生成，生成最终的目标语言代码。本发明可将MBSE和MDA方法进行统一协作，为SysML模型的实现提供了具体的手段，有效降低模型设计开发难度，提升了在MBSE方法中模SysML模型的设计开发能力，保障了系统模型开发实现的效率和质量。
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公开(公告)号：CN116597984A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310578508.9
申请日：2023-05-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的感染性休克诊疗推荐方法，所述方法包括如下步骤：S1：对感染性休克知识图谱相关信息进行定义；S2：引入对称关系、逆关系、组合关系，采用RotatE模型对知识图谱进行表示；S3：采用word2vec和RotatE模型，根据患者症状完成诊疗方法的推荐。本发明依靠按照5种实体、7种关系构建知识图谱，引入对称关系、逆关系、组合关系，采用RotatE模型对感染性休克知识图谱进行表示；考虑到现实情况中，可能查询的某些患者症状在知识图谱中并不存在，重训练word2vec模型，实现对知识图谱中不存在的症状，进行诊疗方法推荐，辅助医生进行临床诊疗决策，以达到最佳的治疗效果。
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公开(公告)号：CN116483705A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310411559.2
申请日：2023-04-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种知识与模型驱动的机载软件智能化失效模式分析方法，属于计算机软件技术领域。所述方法为：通过解析和挖掘适航标准文本，构建适航标准‑准则知识‑失效模式库。基于解析适航标准‑准则知识‑失效模式库以及机载软件失效数据，构建机载软件分析知识图谱。利用适航标准知识提取过程中获得的安全概念及其关系作为参考，扩展SysML语义，基于扩展的SysML建模机载软件系统需求。解析软件需求，利用机载软件分析知识图谱推荐适用的失效模式分析准则，依据不同失效模式类别，遍历需求模型，进行失效影响分析。本发明通过知识库构建与迭代学习，不断扩充知识库，失效模式的完备性显著得到提升，最大限度地挖掘潜在失效，提高软件质量，降低软件开发成本。
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公开(公告)号：CN115080982A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210729780.8
申请日：2022-06-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种针对漏洞检测模型的组合对抗攻击方法，首先使用本发明中提出的4种代码扰动方法对程序骨架中可修改的语句进行扰动，生成大量语义相似的候选样本。其次，利用生成的候选样本初始化遗传算法的种群规模和成员，然后，根据不同的扰动方法设计变异算子，并对种群成员进行选择、交叉和变异操作生成新的种群；最后，判断每次迭代生成的新种群中是否存在适应度大于一定阈值的成员，如果存在，则表示成功获得对抗样本。根据本发明提出的多种代码扰动方法，可实现对各种语法要素执行语义保持的程序等价变换，从而提高生成的对抗样本质量。通过将遗传搜索策略与多种代码扰动方法相结合，能够提高对代码漏洞检测模型的攻击成功率和攻击效率。
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