一种基于缺陷传播的复杂软件系统质量评估方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61602077
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    20.0万
  • 负责人：
    李辉
  • 依托单位：
    大连海事大学
  • 学科分类：
    F0203.软件理论、软件工程与服务
  • 结题年份：
    2019
  • 批准年份：
    2016
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

With the background of large scale and high complexity for software systems, the identification of the key in software systems and the evaluation of their influence, and the quality assessment for software systems, can be benefit for selective monitoring, reducing the underlying risk of software maintains and improving software quality. Therefore, this proposal plans to identify and analyze the key vertices in software networks which can be extracted from source codes, based on the empirical studies on open-source software systems. Particularly, we will present the method of producing the propagating and propagated scopes on the basis of method-calling relations between the classes, then evaluate the propagating and propagated effects, and present the defect propagation probability between each pair of the classes. Furthermore, we will present a ranking algorithm of vertex importance (including active influence and driven influence), which considers the influences of the vertex itself and the indirect influence from its neighbors, and then the key nodes can be identified. The algorithm can be verified through the way of defect planting and infected vertex statistics. Finally, for the purpose of providing a quality assessment method for complex software systems, the Fault-tolerance will be quantitative analyzed through the empirical studies on defect planting, the Fault-tolerant Assessment and Risk Assessment will be presented in this work.
目前软件系统的规模越来越大且复杂性越来越高，评估软件系统中类的影响力并识别关键个体，进而对其进行重点监控，以及量化评价软件系统质量，对降低软件开发维护的风险和提高软件质量具有积极意义。本课题拟以开源软件系统为研究实例，根据类间方法调用关系将源代码抽取为加权软件网络，对软件网络中的关键节点进行识别和分析。首先根据类间方法调用得到节点（类的潜在缺陷）的传播范围和被传播范围，评估节点的传播效应和被传播效应；综合类自身潜在缺陷的影响力和来自邻居类的间接影响力，提出一种包括自身和外面两方面因素的节点影响力（包括施动影响力和受动影响力）排序方法，并识别关键节点，然后拟通过对真实软件系统进行缺陷植入并统计传播节点数目来验证排序方法的有效性；在此基础上，根据缺陷植入量化分析软件系统容错能力，并设计软件系统容错度和风险度度量指标，为复杂软件系统的质量评估提供一种可行方法。

结项摘要

目前软件系统的规模越来越大且复杂性越来越高，评估软件系统中类的影响力并识别关键个体，进而对其进行重点监控，以及量化评价软件系统质量，对降低软件开发维护的风险和提高软件质量具有积极意义。本课题拟以开源软件系统为研究实例，根据类间方法调用关系将源代码抽取为加权软件网络，对软件网络中的关键节点进行识别和分析。首先根据类间方法调用得到节点（类的潜在缺陷）的传播范围和被传播范围，评估节点的传播效应和被传播效应；综合类自身潜在缺陷的影响力和来自邻居类的间接影响力，提出一种包括自身和外面两方面因素的节点影响力（包括施动影响力和受动影响力）排序方法，并识别关键节点，然后拟通过对真实软件系统进行缺陷植入并统计传播节点数目来验证排序方法的有效性；在此基础上，根据缺陷植入量化分析软件系统容错能力，并设计软件系统容错度和风险度度量指标，为复杂软件系统的质量评估提供一种可行方法。

项目成果

期刊论文数量（12）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（4）
专利数量（0）
Identify Severity Bug Report with Distribution Imbalance by CR-SMOTE and ELM
通过 CR-SMOTE 和 ELM 识别分布不平衡的严重性错误报告
  • DOI：
    10.1142/s0218194019500074
  • 发表时间：
    2019-02-01
  • 期刊：
    INTERNATIONAL JOURNAL OF SOFTWARE ENGINEERING AND KNOWLEDGE ENGINEERING
  • 影响因子：
    0.9
  • 作者：
    Guo, Shikai;Chen, Rong;Liu, Yaqing
  • 通讯作者：
    Liu, Yaqing
Single Image Haze Removal via Region Detection Network
通过区域检测网络去除单幅图像雾霾
  • DOI：
    10.1109/tmm.2019.2908375
  • 发表时间：
    2019-03
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Multimedia
  • 影响因子：
    7.3
  • 作者：
    Yang Xi;Li Hui;Fan Yu Long;Chen Rong
  • 通讯作者：
    Chen Rong
Using Knowledge Transfer and Rough Set to Predict the Severity of Android Test Reports via Text Mining
使用知识转移和粗糙集通过文本挖掘预测 Android 测试报告的严重性
  • DOI：
    10.3390/sym9080161
  • 发表时间：
    2017-08-01
  • 期刊：
    SYMMETRY-BASEL
  • 影响因子：
    2.7
  • 作者：
    Guo, Shikai;Chen, Rong;Li, Hui
  • 通讯作者：
    Li, Hui
Fault-tolerant Compensation Control Based on Sliding Mode Technique of Unmanned Marine Vehicles Subject to Unknown Persistent Ocean Disturbances
未知持续性海洋扰动下基于滑模技术的无人船容错补偿控制
  • DOI：
    10.1007/s12555-019-0112-7
  • 发表时间：
    2020-03
  • 期刊：
    International Journal of Control Automation and Systems
  • 影响因子：
    3.2
  • 作者：
    Hao Li Ying;Zhang He;Yue Wei;Li Hui
  • 通讯作者：
    Li Hui
Evolutionary extreme learning machine with sparse cost matrix for imbalanced learning
具有稀疏成本矩阵的进化极限学习机，用于不平衡学习。
  • DOI：
    10.1016/j.isatra.2019.11.020
  • 发表时间：
    2020-05-01
  • 期刊：
    ISA TRANSACTIONS
  • 影响因子：
    7.3
  • 作者：
    Li, Hui;Yang, Xi;Zhang, Tian-Lun
  • 通讯作者：
    Zhang, Tian-Lun

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其他文献

镇静类药物在瘙痒症治疗中的应用及其作用机制
  • DOI：
    10.16557/j.cnki.1000-7547.2022.01.015
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    神经解剖学杂志
  • 影响因子：
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  • 作者：
    陈彬彬;王嘉仪;张天爱;马鸣曦;吴振宇;李辉
  • 通讯作者：
    李辉
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  • DOI：
    10.3969/j.issn.1674-7968.2021.03.003
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    2021
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
    莫小强;金萌;唐乾利;吴标良;黄欣;何晓微;李辉;曾鸿孟;王澍
  • 通讯作者：
    王澍
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  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    灾害学
  • 影响因子：
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  • 作者：
    周静静;赵法锁;李辉;刘海南;张晓敏;祝艳波
  • 通讯作者：
    祝艳波
宁波市≥25岁居民高胆固醇症对心脑血管疾病死亡和期望寿命的影响研究
  • DOI：
    10.16506/j.1009-6639.2020.07.001
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    中国预防医学杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    冯伟;王永;李思萱;毛书奇;龚清海;朱银潮;张良;李辉;刘世炜
  • 通讯作者：
    刘世炜

其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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