划分测试中测试用例最优分配问题研究

研究了划分测试中每个子域错误率已知，测试资源受约束时，测试用例如何合理分配的优化问题．主要考虑了两类测试用例分配问题：测试资源受约束的测试用例分配及测试资源受约束且各个子域的可靠性要达到一定要求时测试用例的分配，证明了带约束的测试用例最优分配问题是一个NPC问题．给出了动态规划求解方法，从理论上证明了该方法是最优的，并通过随机模拟将该方法与其它常见的测试用例分配策略进行分析比较，用实验数据验证了该办法能合理利用有限测试资源，有效地提高缺陷检测能力．     

面向对象建模语言AML的设计与实现

ＡＭＬ语言吸取了Ａｄａ９５ 基本原理和思想，引进它的基本数据类型、语句等设施，对其作更高层次的抽象和扩充．用３ 种有相同名字不同类型的程序包从不同的侧面描述给定模块的模型，提高了系统的完整性和一致性；同时运用二级并发模型和限制设施，详述了系统的并发性和不确定性的描述问题．     

基于程序依赖图的Aspect挖掘技术

为了有效地识别遗产代码中因横切关注点而导致的零散代码或交织代码,提出了一种基于程序依赖图的Aspect挖掘方法.根据横切关注点的本质特性,考察了横切关注点与核心关注点之间的依赖关系及其在依赖图上的表现形式,对于单个方法体,结合程序的语义信息,在程序依赖图中引入一个虚拟结点表征方法体的核心功能,所有影响核心功能的语句都与之建立依赖关系,然后对依赖图进行拓扑分析,先从虚拟结点开始分离出核心代码,再通过求解连通分量的方式挖掘方法体内横切代码.实例分析表明,该方法不仅能识别出方法体内的零散特性代码,而且还能有效地挖掘出交织特性的代码.     

模糊关联规则的并行挖掘算法

介绍了模糊关联规则挖掘算法的基本思想及实现步骤,提出了模糊关联规则的并行挖掘算法.并行挖掘算法采用并行的模糊c-均值算法将数量型属性划分成若干个模糊集,并借助模糊集软化属性的划分边界.用改进布尔型关联规则的并行挖掘算法来发现频繁模糊属性集.最后由多个处理器并行地产生满足最小模糊信任度的模糊关联规则.在分布式互连的PC/工作站环境下进行性能分析,结果表明并行的挖掘算法具有好的可扩展性、规模增长性和加速比性能.     

基于依赖结构分析的类重要性度量方法

为支持自动识别系统中重要的类,提出了一种基于软件依赖结构分析的类重要性度量方法.该方法首先用一个图模型表达类之间的3种依赖关系,包括类-类继承依赖、类-属性交互依赖和类-方法交互依赖,然后用PageRank, HITS和Betweenness Centrality算法通过对依赖关系结构的全局分析来度量类的重要性.该方法仅使用在软件开发的分析和设计阶段可以得到的信息,因而可用来在软件开发的早期识别系统中重要的类.实验结果表明,在识别重要的类时,该方法产生与简单方法不同的结果.     

基于DSD的并发面向对象图形语言研究

在深入分析ＤＳＤ图的基础上，提出了一种支持并发面向对象程序设计的图形语言ＣＯＯＤＳＤ，在其中扩充了面向对象的支撑设施，并对图形方法的表达能力从理论上进行了探讨，最后简要讨论了ＣＯＯＤＳＤ图形支撑环境。     

一种基于组合测试的软件故障诊断方法

针对组合测试的基本模型和特征，提出了一种基于组合测试的软件故障诊断方法．该方法基于软件故障由某些系统参数或其相互作用而引发的前提下，首先对组合测试的结果进行分析，找出所有可能的错误原因，然后根据初步分析结果补充一组由导致故障的测试用例衍生出的附加测试用例进行重新测试，并对其结果作进一步分析和验证，从而迅速将故障原因锁定在很小的范围内，这样可为软件的调试和测试工作提供更方便、更有价值的线索和参考。     

Web应用测试框架研究

建立一个适应Web应用特性的测试框架,以便于指导、组织测试过程中的各项工作.在分析Web应用特点和传统软件测试流程的基础上,对测试需求分析、测试用例生成选择、测试执行和测试结果分析度量等一系列测试过程加以描述和表示,形成一套规范化、易操作和可扩展的测试流程;研究Web应用测试框架实现技术,分层次表示Web应用模型,采用组合测试等策略生成测试用例,通过Agent自动执行测试并实现测试结果的比较、度量和反馈;有机集成并有效实现各个测试步骤,使之适应Internet环境并积极有效地发挥其指导作用.     

基于AST的克隆序列与克隆类识别

为了减少代码冗余,改善程序结构,提出一种新的基于抽象语法的代码克隆识别方法,归纳出常见的代码克隆形式并给出相应的重构技术.用二叉树表示源程序的抽象语法(BAST),逐条判断各语句BAST子树的同构性,识别出相似的语句序列作为克隆序列;根据子树同构识别一元克隆类,然后通过克隆类的连接操作,逐步识别二元及任意元数的克隆类.实验分析了多个开源软件,识别出了其中的克隆序列以及克隆类,从中归纳出4种常见的代码克隆,其基本特征分别为:相同的程序点访问同类对象的不同属性、部分变量名不同、针对不同的数据类型实施相同的操作、修改克隆区域外定义的变量,并对这4种代码有效地实施了重构.     

一种受限非负矩阵分解方法

提出一种获取潜在语义的受限非负矩阵分解方法.通过在非负矩阵分解方法的目标函数上增加3个约束条件来定义受限非负矩阵分解方法的目标函数,给出求解受限非负矩阵分解方法目标函数的迭代规则,并证明迭代规则的收敛性.与非负矩阵分解方法相比,受限非负矩阵分解方法能获取尽可能正交的潜在语义.实验表明,受限非负矩阵分解方法在信息检索上的精度优于非负矩阵分解方法.