基于复杂网络模型的软件可靠性度量与评估方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60973006
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    35.0万
  • 负责人：
    蔡开元
  • 依托单位：
    北京航空航天大学
  • 学科分类：
    F0203.软件理论、软件工程与服务
  • 结题年份：
    2012
  • 批准年份：
    2009
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

本项目主要研究软件可靠性（reliability）度量及其评估方法与技术。为了反映软件系统动态行为的复杂性特征，本项目将软件运行过程转化为一种特殊的演化复杂网络，获取软件动态行为信息，提出新的软件可靠性度量，研究软件动态行为是否遵循某种定量规律，以及封闭运行环境下和开放运行环境下的软件可靠性评估问题。主要研究内容包括：软件运行过程的网络模型及其度量，软件运行过程网络模型的稳态拓扑结构，基于复杂网络模型的软件故障行为分析及可靠性评估，以及基于复杂网络模型的软件实验研究。

结项摘要

本项目主要研究软件可靠性度量及其评估方法与技术。为了反映软件系统动态行为的复杂性特征，本项目将软件运行过程转化为一种特殊的演化复杂网络，即软件镜像图。改进了复杂网络的传统度量，并提出了软件复杂性度量、稳定性度量和结构合理性度量等与可靠性相关的网络度量，研究了软件镜像图在软件正确和错误运行的情况下所遵循的定量规律，研究了基于复杂网络度量的软件缺陷定位，提出了一种软件可靠性模型用于软件可靠性评估与预测。本项目搭建了实验平台，开展了大规模可重复的软件实验，实验结果表明了方法的有效性。本项目围绕基于复杂网络的软件可靠性与评估方法研究，开展了软件可靠性与测试、复杂网络基础研究等相关研究。本项目积极开展国内外交流，研究成果发表于多个国际杂志与国际会议，应该说本项目按计划完成研究内容，实现了预期的研究成果。

项目成果

期刊论文数量（6）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（14）
专利数量（0）
Scale-Free Networks Can Be Linear-World
无标度网络可以是线性世界
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    International Journal of Modern Physics B
  • 影响因子：
    1.7
  • 作者：
    Zhu, Ling-Zan;Yin, Bei-Bei;Cai, Kai-Yuan;Zhao, Lei
  • 通讯作者：
    Zhao, Lei
Phase transition on the degree sequence of a random graph process with vertex copying and deletion
具有顶点复制和删除的随机图过程度序列的相变
  • DOI：
    10.1016/j.spa.2010.12.008
  • 发表时间：
    2011-04
  • 期刊：
    STOCHASTIC PROCESSES AND THEIR APPLICATIONS
  • 影响因子：
    1.4
  • 作者：
    Cai, Kai-Yuan;Dong, Zhao;Liu, Ke;Wu, Xian-Yuan
  • 通讯作者：
    Wu, Xian-Yuan
Enhancing software reliability estimates using modified adaptive testing
使用修改后的自适应测试增强软件可靠性评估
  • DOI：
    10.1016/j.infsof.2012.08.012
  • 发表时间：
    2013-02
  • 期刊：
    Information and Software Technology
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Jiang, Chang-Hai;Cai, Kai-Yuan;Wong, W. Eric;Mathur, Aditya P
  • 通讯作者：
    Mathur, Aditya P
Emergence of relativistic effect in probabilistic flooding of Mobile Ad hoc Networks
移动自组织网络概率洪泛中相对论效应的出现
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS
  • 影响因子：
    3.3
  • 作者：
    Cai, Kai-Yuan;Cao, Jing;Dong, Zhao;Liu, Ke;Zhao, Qinping
  • 通讯作者：
    Zhao, Qinping
Quantitative effects of software testing on reliability improvement in the presence of imperfect debugging
在不完善调试的情况下软件测试对可靠性改进的定量影响
  • DOI：
    10.1016/j.ins.2012.06.034
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Information Sciences
  • 影响因子：
    8.1
  • 作者：
    Cao, Ping;Dong, Zhao;Liu, Ke;Cai, Kai-Yuan
  • 通讯作者：
    Cai, Kai-Yuan

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    蔡开元
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  • 通讯作者：
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    蔡开元
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  • 通讯作者：
    蔡开元

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AI技术路线图

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基于测试剖面动态调整的随机测试技术研究
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相似国自然基金

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AI项目解读示例

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

        graph TD
          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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