基于聚类分析的软件多故障定位技术

故障定位的思想一般是通过对程序语句及其执行结果的分析,从而定位到存在缺陷的程序语句的位置.目前,软件单故障定位技术研究较多,多故障相关研究较少.本文根据程序语句覆盖执行信息构造程序谱,提出基于聚类分析的软件多故障定位技术方法,在Siemens测试程序集的基础上,和现有的一些基于程序谱的定位方法进行对比,在大部分的情形下,验证了本文提出的基于聚类分析的软件多故障定位技术在软件多故障定位方面的定位效率要优于这些方法,减少测试人员的工作开销.     

基于模型架构的航天器控制软件研制方式研究

开展基于模型设计研究,旨在解决当前航天器控制软件研制所面临的需求描述准确性、设计验证充分性以及软件产品可靠性等问题.针对基于模型设计过程中的代码胶合接口复杂且操作繁琐问题,提出一种基于模型架构的航天器控制软件研制方式,搭建软件模型驱动框架,通过模型封装方式将既有代码资产或新编写代码嵌入到软件模型驱动框架,简化代码胶合过程.同时,建设航天器控制领域通用模型库来提高成熟算法模型的复用效率及自动生成代码可靠性.本方法研究为推进航天器控制软件向模型驱动开发方式转变夯实基础.     

航天嵌入式软件缺陷的分类方法

软件缺陷分类是软件缺陷管理的基础.介绍了软件缺陷的概念,对几种软件缺陷分类方法进行了分析和比较.结合航天嵌入式软件研制流程和缺陷类型分析,提出了一种航天器嵌入式软件缺陷的分类方法,对于缺陷类型和实现与编码错误子类型给出了详细的分类方法.     

嵌入式软件智能合成框架及关键科学问题

程序合成是提高软件开发效率和质量的有效途径，也是计算机科学重要的前沿方向之一。首先，概述了程序合成方法的国内外研究现状及其存在的问题。在此基础上，提出了软件知识产权(intellectual property, IP)的概念和一种基于软件IP的嵌入式软件智能合成开发模式(IP-based embedded software intelligent synthesis, IPESIS)及其框架。最后，阐述了IPESIS需要解决的关键科学问题和主要研究内容。IPESIS通过定义领域需求描述语言，在更高的抽象层次上对目标软件进行刻画，以软件IP为粒度缩小程序搜索空间，采用机器学习等人工智能技术自动合成程序，有望突破现有方法的局限，进而实现嵌入式软件开发从手工编程模式到软件IP研发和基于软件IP的智能合成模式的转变。