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公开(公告)号:CN116010245A
公开(公告)日:2023-04-25
申请号:CN202211571967.6
申请日:2022-12-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种基于变异的测试用例自动生成系统,先对初始测试用例进行解析,然后根据解析得到的用例子节点数据,获取对应的组成结构和字段类型信息,再根据对应的子节点数据类型,应用针对性的具有正确语义的变异操作生成新的测试用例,因此解决了变异操作损坏用例格式无法生成有效用例的问题;与此同时,本发明使用随机化和基于语义的变异,根据数据类型采用对应语义的变异策略,增强生成的测试用例的针对性和有效性,同时通过随机化的变异策略,增强生成的测试用例的差异性和丰富性,同时,采用多种针对XML和JSON格式特点设计的变异策略,最大程度消除不同来源的XML和JSON格式测试用例生成任务的差异性,增强测试用例生成方法的通用性。
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公开(公告)号:CN115756477A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211371028.7
申请日:2022-11-03
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F8/41 , G06F8/65 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于多路智能推荐的低代码集成开发系统,通过代码模块仓库子系统对代码模块进行存储,并记录代码模块的质量信息和版本信息以及用户权限信息,降低了系统对业务场景的依赖,提高了系统的可用性和灵活性。通过低代码开发子系统实现对代码模块的修改更新;通过代码模块仓库子系统的多路智能推荐算法为低代码开发子系统检索推荐代码模块,能够对自定义代码模块进行选择性淘汰,实现对代码模块的分层聚类,根据质量水平系数进行代码模块的检索推荐,能够为用户提供更高质量的代码模块。通过自动化过程管理子系统建立过程跟踪与质量保证文档,提高了自定义的代码模块的质量保证,降低引入低代码开发平台带来的过程管理开销。
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公开(公告)号:CN115878177A
公开(公告)日:2023-03-31
申请号:CN202211426993.X
申请日:2022-11-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F8/75 , G06F18/22 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种代码克隆检测方法及系统,根据代码生成抽象语法树AST,遍历AST获得多条AST路径,组成AST路径组,解决了抽象语法树很深导致梯度消失问题;遍历代码托管平台,将源代码对应的AST路径组中的每条AST路径转换成词向量,多个词向量组成AST路径组对应的语义向量,得到多个语义向量构成语义向量集,语义向量集在每次检测时不必重复生成且持续更新,提高了执行效率;最后利用比较聚合模型对待测目标代码片段语义向量与语义向量集中的语义向量逐一组成的语义向量表示对进行处理,先对细粒度的AST路径进行路径匹配,通过加权聚合将细粒度特征反映到待测目标代码片段,再进行相似性检测,解决了传统方法采用孪生网络模型导致检测准确率不高的问题。
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