公开(公告)号：CN113011179B

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202110341218.3

申请日：2021-03-30

Applicant: 南通大学

Inventor： 田丹 ,  陈雪娇 ,  林浩 ,  陈翔 ,  贾焱鑫 ,  葛骅

IPC: G06F40/284 ,  G06F40/237 ,  G06F18/27 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了一种基于缺陷报告摘要中词性信息的严重程度预测方法，通过使用较少数据量实现相近或更优的预测性能，并进一步地利用软件缺陷报告跟踪系统平台上存放的大型项目所含缺陷报告，进行快速且高准确性的软件缺陷报告严重程度的预测。本发明的有益效果为：本发明预测方法首先对缺陷报告中的摘要属性进行文本预处理，得到词根形式的分词；基于大规模文本语料库使用卷积神经网络模型训练，获得包含所属各分词词性和单词间相似度邻接矩阵的Spacy模型，进一步对分词进行筛选，随机抽取并生成相似数据扩充数据集，最终实现对缺陷报告严重程度的预测，相比于其他预测方法使用较少数据实现了更优性能。

公开(公告)号：CN114186644A

公开(公告)日：2022-03-15

申请号：CN202111633840.8

申请日：2021-12-29

Applicant: 南通大学

Inventor： 陈翔 ,  葛骅 ,  陈雪娇 ,  林浩 ,  苏展 ,  缪芸

IPC: G06K9/62 ,  G06Q10/06

Abstract: 本发明属于软件质量保障技术领域，具体涉及一种基于优化随机森林的缺陷报告严重程度预测方法。本发明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；然后使用贝叶斯超参优化方法优化随机森林模型，获得最优的超参数，最后根据最优超参数，构建缺陷报告严重程度预测模型。该发明使用随机森林模型，因其内部集成多个基分类器，具有较强的模型泛化能力；利用贝叶斯超参优化方法可在预设的取值范围内找出最优超参数，进一步增强随机森林模型的泛化能力，提高模型的预测能力。

公开(公告)号：CN113743062A

公开(公告)日：2021-12-03

申请号：CN202110937182.5

申请日：2021-08-16

Applicant: 南通大学

Inventor： 陈翔 ,  周彦琳 ,  杨光 ,  刘珂 ,  于池 ,  林浩

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。

公开(公告)号：CN112306731B

公开(公告)日：2021-11-09

申请号：CN202011265113.6

申请日：2020-11-12

Applicant: 南通大学

Inventor： 陈翔 ,  贾焱鑫 ,  林浩 ,  杨光 ,  葛骅 ,  田丹 ,  牛义仁 ,  陈雪娇 ,  唐泽黾

IPC: G06F11/07 ,  G06F40/279 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了基于Spacy词向量的两阶段判别缺陷报告严重程度预测方法，首先从项目所在的缺陷跟踪系统中搜集历史缺陷报告，并抽取描述信息summary属性和严重程度severity属性对应内容得到缺陷报告训练数据集，然后进行预处理及生成对应向量，最后执行两阶段判别过程构建严重程度预测模型。本发明的有益效果为：本发明在两阶段判别过程采用朴素贝叶斯算法，该算法易实现、效果好，可保证预测模型的准确率；该发明的严重程度预测模型对相同的数据进行两次运用，一方面实现对同一批数据的二次利用，有利于提升模型的表现；另一方面实现两阶段判别可在大类分类正确的情况下减轻多分类朴素贝叶斯预测模型的压力，进一步提高预测模型的准确率。

公开(公告)号：CN111858328A

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN202010679603.4

申请日：2020-07-15

Applicant: 南通大学

Inventor： 陈翔 ,  贾焱鑫 ,  李春明 ,  葛骅 ,  杨光 ,  林浩

IPC: G06F11/36 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于软件质量保障领域，公开了一种基于有序神经网络的软件缺陷模块严重程度预测方法。本发明提供的方法包括如下步骤：挖掘样本软件项目所在的版本控制系统和缺陷跟踪系统，对样本软件项目的程序模块进行度量和缺陷严重程度的标记，构建样本数据集；基于样本数据集，采用有序神经网络模型和贝叶斯超参优化方法，获得软件缺陷预测模型，即具有最优超参数的有序神经网络模型；采用该软件缺陷预测模型预测软件项目中程序模块的缺陷严重程度。本发明构建软件缺陷预测模型相比于常规的软件缺陷预测方法，不仅可以进行软件缺陷预测，还可以预测缺陷的严重程度，且预测准确性更高。

公开(公告)号：CN214225850U

公开(公告)日：2021-09-17

申请号：CN202120422420.4

申请日：2021-02-25

Applicant: 南通大学

Inventor： 杨爱琴 ,  林浩 ,  智应颖

IPC: G06F1/18 ,  G06F1/20 ,  B01D46/12 ,  B01D46/00 ,  B08B5/02 ,  G06F21/86 ,  G07C9/00

Abstract: 本申请公开了计算机数据传输保密装置，包括机箱主体和连接座以及监控散热机构和除尘机构，所述机箱主体的底部和连接座之间贯通连接，所述连接座的底部固定连接有防滑底板，所述监控散热机构包括通风孔、换气管、支撑板、散热风机、风网和温度感应器，所述机箱主体的内顶部中间位置固定连接有温度感应器，所述机箱主体的内部中间位置固定连接有两组支撑板。本实用新型操作方便，通过通风孔、换气管、散热风机、风网、防尘网和温度感应器的结构设计，可以在计算机传输的过程中，检测装置内部是否处于高温环境，通过控制机箱主体内部进行通风散热，避免计算机收到损坏，降低了设备故障率，提升了保护性能，实用效果好。