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[发明专利]基于用户评论中上下文的语音识别测试数据生成方法-CN202010756024.5有效
发明人：陶传奇;曹冬玉;黄志球 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G10L15/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于用户评论中上下文的语音识别测试数据生成方法，该方法从多个语音识别APP的用户评论中提取语音识别的上下文因素以及各因素之间的优先级和语义关联关系，并根据所选数据集提取上下文因素的值域，从而构建上下文分类树模型。该模型可根据具体的测试需求来对原始测试数据进行值域内的改动，从而生成更多可用的测试数据。本发明克服了智能系统更新频率快而导致测试数据严重不足的问题，同时利用了真实数据集的各个上下文因素的值域，为测试语音识别系统提供了快速生成真实测试数据的方法，有效提高了语音识别测试的效率，同时，也更有利于开发者对语音识别系统性能的了解，以便对系统更有针对性的升级更新。
基于用户评论中上下文语音识别测试数据生成方法

[发明专利]一种基于语义相似度的Java应用程序接口使用模式推荐方法-CN201811526803.5有效
发明人：周宇;张云帆;陶传奇;张智轶;李伟湋;黄志球 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2018-12-13 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开一种基于语义相似度的Java应用程序接口使用模式推荐方法，包括如下步骤：提取项目中的Java文件中的注释信息、应用程序接口调用序列和方法签名，构成元数据结构；对元数据结构使用层次聚类算法，提取应用程序接口使用模式；基于语义相似度，进行应用程序接口使用模式推荐。此种方法提出了通过语义相似度，推荐Java应用程序接口使用模式的方法，提高了Java应用程序接口使用模式的推荐准确率，减少了开发人员的编程时间，提高了开发人员的开发效率。
一种基于语义相似 java 应用程序接口使用模式推荐方法

[发明专利]基于元学习的黑盒对抗测试用例生成方法及系统-CN202310380526.6在审
发明人：张智轶;张庄昱;周玉倩;黄志球 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了基于元学习的黑盒对抗测试用例生成方法及系统，利用基于元学习的mask方法获取图像真实类别影响区域，并以掩码保存；通过元学习在代理模型上训练针对每一类的通用噪音；对待攻击的图像添加通用噪音得到初始化图像，使用黑盒模型攻击，如果成功，则直接输出，如果没有成功，则利用RGF方法通过对模型一定次数的查询模拟梯度，进而通过梯度上升的方法对图像真实类别影响区域攻击，直至查询资源到达限制或者该图像生成对抗测试用例。这种方法在黑盒条件下大幅提升了对黑盒模型的查询效率和攻击成功率，减少生成测试用例使用的查询资源，提升生成测试用例的成功率。
基于学习黑盒对抗测试生成方法系统

[发明专利]面向综合化航空电子系统的组合可调度性分析方法-CN202310246390.X在审
发明人：杨志斌;胡乔乔;郭鹏;周勇;黄志球 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向综合化航空电子系统的组合可调度性分析方法，包括：利用AADL，扩展分区属性集和资源属性集，得到面向综合模块化航空电子系统的架构模型；对架构模型进行实例化，生成实例化文件aaxl2；通过解析并遍历实例化文件aaxl2，得到AADL描述的综合模块化航空电子系统的软硬件信息；根据AADL与Cheddar ADL的映射关系，将AADL描述的综合模块化航空电子系统的软硬件信息映射到Cheddar ADL模型中的软硬件部分，得到Cheddar ADL模型；在UPPAAL中利用扩展时间自动机建模任务调度策略，得到XML文件；通过解析XML文件，将扩展时间自动机描述的任务调度策略转换为sc脚本文件；在cheddar中，调用sc脚本文件，对Cheddar ADL模型进行调度仿真，得到综合模块化航空电子系统的可调度性分析结果。
面向综合航空电子系统组合调度分析方法

[发明专利]一种基于主动学习的需求与代码之间可追踪性的自动生成方法-CN201910752552.0有效
发明人：沈国华;杜天保;喻垚慎;黄志球;吴德香 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2019-08-15 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主动学习的需求与代码之间可追踪性的自动生成方法，属于软件工程技术领域，包括对要建立可追性的源制品和目标制品进行预处理；通过基于池的主动学习方法生成训练集；建立一组可以体现追踪链特性的特征，特征包括两类：基于IR的特征和查询质量特征；利用再平衡技术平衡训练集中数据；利用随机森林分类算法在训练集上训练出分类器；通过分类器将追踪链自动的分类为有效和无效；实现了在减少追踪链标记数量的同时，可以保持较高的追踪链创建的准确性，本发明给出了文本预处理的过程及训练分类器所需的特征，同时也给出了如何运用主动学习的方法训练分类器。
一种基于主动学习需求代码之间追踪自动生成方法

[发明专利]一种基于对抗知识蒸馏的图像分类黑盒攻击方法与系统-CN202310239027.5在审
发明人： 黄志球;连鑫;李伟湋 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V10/98 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对抗知识蒸馏的图像分类黑盒攻击方法与系统，首先构建替代图像分类模型，以原始图像作为输入使用白盒方法生成对抗图像；然后将原始图像与对抗图像分别输入目标黑盒图像分类模型与替代图像分类模型，分别得到两模型对图像预测类别的概率分布，通过KL散度分别衡量两模型的原始图像和对抗图像的差异作为损失函数，根据损失函数采用随机梯度下降的方式更新替代图像分类模型参数。本发明引入对抗知识蒸馏，将对抗图像引入模型的训练中，充分考虑了在原始图像数据上高频信息的变化，有效提高了攻击成功率；此外，通过对抗知识蒸馏，可以选取任意图像分类模型结构作为替代图像分类模型攻击目标模型，大大降低了对于模型结构的依赖。
一种基于对抗知识蒸馏图像分类黑盒攻击方法系统

[发明专利]基于多目标优化的深度神经网络测试图片选择方法与系统-CN202310227765.8在审
发明人： 黄志球;郝耀;李伟湋 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多目标优化的深度神经网络测试图片选择方法与系统，用来提升图像识别系统的准确性。本发明首先收集不同应用场景下的图片测试数据作为预训练的图像识别模型的原始图片测试集。然后根据图片测试集大小设计图片测试子集选择个体，并设计图片测试子集的不确定性和多样性两个指标，使用多目标优化算法NSGA‑II来对问题求解，最终得到Pareto最优解集。最后根据Pareto最优解集获得最优图片测试子集，对预训练的图像识别模型进行重训练，以提高模型的准确性。本发明引入了图片测试子集的不确定性和多样性两个指标，使得模型在重训练的时候可以学习到更多样化的特征，从而取得更好的重训练效果，更大限度地提升图像识别系统的质量。
基于多目标优化深度神经网络测试图片选择方法系统

[发明专利]一种配电网脆弱线路辨识方法-CN201711385051.0有效
发明人：王孝琳;张繁碧;黄志球;张志宏;蔡思海;黄锦伟;李高标;欧志光;陈德权;邓惠华;何奕枫;黄国良;郑超;裴月琳;罗星球;赖来源;周晓明;郭琳;林冠强;陈慧欢;刘智斌;何鸿远;朱锡锋;林丽红;胡凯;何志强;郑伟杰;叶剑挺 -专利权人：广东电网有限责任公司惠州供电局
申请日： 2017-12-20 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种配电网脆弱线路辨识方法，包括步骤：根据配电网的系统结构计算线路的有功度数和改进介数；根据负荷冲击和故障断线情况计算线路的安全隐患脆弱度；采用层次分析法计算各指标的权重系数，并按权综合各指标因素得到配电网线路脆弱度评估指标。本发明提供的脆弱线路辨识方案充分考虑了配电网的结构特性和运行特性，与现有脆弱性评估指标相比，不仅能反映线路在系统拓扑结构上的重要度，也能反映系统在遭受负荷冲击、故障断线等状况下的隐患脆弱度，根据综合脆弱指标计算值可以更合理有效地辨识配电网中的脆弱线路。
一种配电网脆弱线路辨识方法

[发明专利]一种面向高MC/DC的符号执行方法-CN202310366027.1在审
发明人：张智轶;蔡煌莉;周玉倩;黄志球 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向高MC/DC的符号执行方法，通过获取Java程序的程序依赖关系，提取方法所需的分支依赖关系生成“result.txt”文件；根据分支依赖关系和分支语句当前的MC/DC分数进行路径选择，采用深度优先搜索算法遍历Java程序的路径；每当进行路径探索时，记录各个分支语句的短路位置，对应的操作数栈和Java字节码等等；探索路径结束后，对短路位置进行赋值，并进行路径筛选；针对需要进行路径约束求解的路径，将分支语句上的短路位置转化为相应的约束表达式再进行路径约束求解，生成测试用例，并更新分支语句的相关信息；直至所有路径遍历结束，或Java程序中所有分支语句的MC/DC分数达到100％，则结束执行，输出所生成的测试用例，以此实现一种面向高MC/DC的符号执行方法。
一种面向 mc dc 符号执行方法

[发明专利]一种错误状态引导的符号执行方法-CN202310344595.1在审
发明人：张智轶;苏瑞;周玉倩;黄志球 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种错误状态引导的符号执行方法，该发明首先分析原始程序的错误类型，生成需要附加的约束条件，并将约束条件插桩到原始程序中得到修改后的程序。其次，本发明利用Indus程序间分析工具检索程序中错误行的控制依赖和数据依赖，同时利用Indus提供的信息流分析程序中错误行的潜在依赖和交互依赖，进而得到程序的全部静态依赖关系。在此基础上，本发明使用各种依赖关系对路径按照键值大小进行排序，从而有选择性地进行符号执行。通过这种方法，错误状态引导的符号执行能够优先探索程序错误行的路径，并生成能够精确触发错误的测试输入。因此，本发明提供了一种高效、精确的符号执行方法，适用于软件测试、程序分析等领域。
一种错误状态引导符号执行方法

[发明专利]一种基于神经元相关性指导的深度学习变异测试方法-CN202310407514.8在审
发明人：张智轶;王艺淳;周玉倩;黄志球 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经元相关性指导的深度学习变异测试方法，对原始深度学习模型，首先通过在训练集上执行分层的相关性传播为模型中的神经元分配相关性；然后，采用基于神经元相关性指导的深度学习变异模型生成策略指导变异模型的生成；最后，通过计算测试集在变异模型上的变异分数来实现对测试集的质量评估。对不充分的测试集，进一步提出了一种基于梯度搜索的变异测试输入生成方法，以帮助改善测试集的质量。本发明作为一种深度学习变异测试技术，通过分析深度学习系统的活动及其内部神经元的行为，有助于指导生成更加有效的变异模型。同时，利用变异测试的结果指导测试输入的生成，可以进一步帮助对深度学习系统进行更加充分的测试。
一种基于神经元相关性指导深度学习变异测试方法

[发明专利]一种基于博弈论的换道决策方法-CN202110608331.3有效
发明人： 黄志球;杨泽宇;王金永;徐恒;刘延钊 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2021-06-01 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： B60W30/18 文献下载
摘要：本发明提供一种基于博弈论的换道决策方法，包括以下步骤：对换道场景进行博弈建模，设定博弈过程中的参与者为拟换道车辆和目标车道车辆；设定拟换道车辆的策略集合和目标车道车辆的策略集合；计算换道过程中所有可能出现的策略组合；根据策略组合计算成功换道后拟换道车辆的博弈收益和目标车道车辆的博弈收益，并计算拟换道车辆和目标车道车辆的最终收益；根据拟换道车辆和目标车道车辆的最终收益构建联合收益矩阵；根据联合收益矩阵计算拟换道车辆和目标车道车辆的期望总收益；根据拟换道车辆和目标车道车辆的期望总收益计算换道博弈过程中达到纳什均衡状态下拟换道车辆和目标车道车辆的混合策略及各自的期望收益。
一种基于博弈论决策方法

[发明专利]一种基于深度神经网络交叉熵损失的测试用例排序方法-CN202310401942.X在审
发明人：张智轶;李威;周玉倩;黄志球 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度神经网络交叉熵损失的测试用例排序方法。该方法通过构建测试用例交叉熵损失量化模型，利用训练集对深度神经网络进行训练分类，得到N分类的DNN模型；将测试用例输入到训练后的N分类DNN模型中，得到预测结果中测试用例的特征集合；将特征集合输入到测试用例交叉熵损失量化模型中，得到对应的交叉熵损失值并进行排序，得到排序后的测试用例集。本发明与现有技术相比，其显著优点是：通过分析深度神经网络的训练过程，发现揭露DNN缺陷的测试用例的特点，即一个测试用例相对于DNN的交叉熵损失值越大，越有可能揭露DNN的缺陷，并且通过重训练，提升DNN模型的鲁棒性。
一种基于深度神经网络交叉损失测试排序方法

[发明专利]API指令检测方法、装置-CN202010356444.4有效
发明人：张静宣;邹卫琴;陶传奇;黄志球 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-04-29 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种API指令检测方法、装置，所述方法包括：对API文档中的语句进行划分，得到API指令语句和普通语句；将API指令语句分别和普通语句组成多个类平衡训练子集；其中类平衡训练子集中API指令语句所占比例至少达到预设的平衡数值；API指令检测模型基于API特征标准，以类平衡训练子集作为训练集进行训练；使用训练完成的API指令检测模型进行API指令检测。采用上述技术方案，可以有效、准确且高效率地从API文档中检测识别API指令。
api 指令检测方法装置

[发明专利]基于多维决策的无人驾驶功能测试建模方法及终端-CN202211507581.9在审
发明人：陶传奇;何烨骏;高泽宇;郭虹静;黄志球 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多维决策的无人驾驶功能测试建模方法及终端，步骤如下：采集不同类型路口的路况图片，确定无人驾驶待测功能，将待测功能输入待测功能表；根据场景中静态场景元素、动态场景元素分别完成静态上下文树和动态上下文树建模；生成功能输出生成树；生成特定场景下无人驾驶功能测试的多维决策表模型；将多维决策表模型中功能输出视图与时间轴组合，生成特定场景下对应的三维时空数据图。本发明将决策表拓展成四维，考虑到无人驾驶车辆与周围环境的交互情况，实现无人驾驶车辆的时间序列测试以及动作序列测试。
基于多维决策无人驾驶功能测试建模方法终端

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