王勇
- 作品数：8 被引量：55H指数：4
- 供职机构：南京航空航天大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术水利工程天文地球更多>>
- 网络产品在水情测报系统中的应用
- 2003年
- 基于网络化的设计思想,讨论了网络化的产品在水情测报系统中的应用技术。并且对其应用背景和性能进行了分析比较。结合水利行业中的实际情况,提出了两个技术应用的方案。
- 王勇
- 关键词：网络产品水情测报系统网络化TCP/IP
- 状态不可观测的信息物理融合系统运行时验证
- 2018年
- 确保信息物理融合系统(Cyber-Physical System,CPS)运行时行为正确性是至关重要的,尤其在航空航天、汽车、核电和医疗等安全攸关领域.本文针对具有随机行为且状态不可观测的CPS,提出一种基于隐马尔科夫模型的运行时安全性验证方法.首先构造状态不可观测的CPS运行时安全性验证框架,该框架通过隐马尔科夫模型表示系统,使用确定性有限自动机规约系统安全属性的否定,两者的乘积自动机作为运行时监控器,从而将CPS运行时安全性验证问题约简到监控器上的概率推断问题.然后,提出一种增量迭代安全性验证算法以及反例生成算法.实验结果表明本文算法和粒子滤波算法相比预测错误率下降了近20%,并且当系统违背安全属性时,本文的方法能给出反例.
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- 关键词：信息物理融合系统隐马尔科夫模型安全性反例
- 代价敏感分类的软件缺陷预测方法被引量：14
- 2014年
- 软件缺陷预测是提高软件测试效率,保证软件可靠性的重要途径。考虑到软件缺陷预测模型对软件模块错误分类代价的不同,提出了代价敏感分类的软件缺陷预测模型构建方法。针对代码属性度量数据,采用Bagging方式有放回地多次随机抽取训练样本来构建代价敏感分类的决策树基分类器,然后通过投票的方式集成后进行软件模块的缺陷预测,并给出模型构建过程中代价因子最优值的判定选择方法。使用公开的NASA软件缺陷预测数据集进行仿真实验,结果表明该方法在保证缺陷预测率的前提下,误报率明显降低,综合评价指标AUC和F值均优于现有方法。
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- 关键词：软件缺陷预测决策树
- 基于多源数据的跨项目软件缺陷预测被引量：6
- 2016年
- 跨项目(CP)的软件缺陷预测方法可以解决传统基于目标项目(WP)实现预测时要求有历史积累数据以及缺陷标注代价较高等问题。针对已有CP方法中存在的预测性能较低和可操作性较差等不足,提出了一种基于多源数据的跨项目软件缺陷预测方法。首先获取与目标项目特征相似的多源项目为候选;然后以候选项目的软件模块引导训练数据的选择;最后基于朴素贝叶斯算法实现预测模型。采用真实的软件缺陷数据进行实验,结果表明该方法的性能优于传统的WP方法,可以代替WP方法用于软件工程实践。
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- 关键词：计算机软件朴素贝叶斯算法
- 基于隐马尔科夫模型的随机系统运行时安全性验证
- 2018年
- 随机系统运行时验证中,由于可靠地传感系统运行状态的成本非常高以及一些事件的监控严重影响系统时间相关的行为,因此,复杂随机系统在运行时其状态是难以观测的。为了对该类系统进行运行时验证,提出了状态不可观测的随机系统运行时安全性验证方法。首先,给出了随机系统安全性验证框架,框架使用隐马尔科夫模型建模运行时系统,使用确定性有限自动机规约系统安全属性,使用两者的乘积自动机作为属性验证器。然后,提出了属性验证器的构造算法,该算法消除了从初始状态不可达的状态以及与验证属性无关的组合状态,约简了验证器的规模。最后,基于验证器,提出增量迭代安全性验证算法,该算法接收到一个新的观测值,立即计算已观测到的整个有穷序列的监控结论,不需要保存当前观测值之前的有穷观测序列。实验仿真结果表明该方法能有效性地在线验证状态不可观测的随机系统安全性。
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- 关键词：安全性隐马尔科夫模型
- 数据驱动的软件缺陷预测研究综述被引量：16
- 2017年
- 数据驱动的软件缺陷预测是提高软件测试效率、保证软件可靠性的重要途径之一,近几年已成为实证软件工程的研究热点.首先介绍了数据驱动软件缺陷预测的研究背景;然后总结了已有软件缺陷数据属性度量方法的特点,并按照软件开发中缺陷预测的使用场景,以数据来源为主线从基于版本内数据、跨版本数据和跨项目数据实现缺陷预测三个方面对近10年(2005~2015)已有的研究工作进行分类归纳和比较;最后对该领域未来的研究趋势进行了展望.
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- 关键词：软件缺陷预测数据驱动
- 基于混合贝叶斯网络的混合系统安全性分析方法被引量：1
- 2017年
- 安全关键系统的安全性分析模型本质上是离散和连续失效分布共存的混合模型.传统的故障树和马尔科夫链分析方法仅能处理离散分布或指数分布的系统,难以对混合系统进行安全性分析.针对该问题,以DFT系统安全模型为基础,提出一种基于混合贝叶斯网络的混合系统安全性分析新方法.首先,利用狄拉克函数和单位阶跃函数分别表示动态故障树节点间的确定性关系和时序关系,将动态故障树转换为贝叶斯网络.然后,通过分段多项式来拟合网络节点的不同失效分布,提出一种k段n次多项式混合贝叶斯网络来表示动态故障树.最后,给出该混合贝叶斯网络的推理算法.实验分析表明本方法能有效地进行混合系统安全性分析.
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- 关键词：动态故障树混合贝叶斯网络
- 基于贝叶斯网络的复杂系统动态故障树定量分析方法被引量：19
- 2016年
- 动态故障树的贝叶斯网络分析方法存在局部组合爆炸和备件门节点失效时间仅能是指数分布的不足.首先,给出动态故障树转换为离散时间贝叶斯网络的方法,该方法使用一个确定性函数来替代条件概率表,避免了局部组合爆炸.然后,根据备件门的失效机理和对应的贝叶斯网络结构特征,解决了备件节点失效时间仅能是指数分布的限制.最后,提出一种基于动态故障树的贝叶斯网络精确推理算法,基于该算法给出了系统失效分布、组件重要度等概率计算.实验结果表明,该方法能有效地分析和评估安全攸关系统的概率特性.
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- 关键词：动态故障树贝叶斯网络
