基于知识图谱和自动机器学习的软件缺陷预测

不稳定和召回率低效的软件缺陷预测模型难以在行业领域应用，为解决稳定和高效各项性能评价指标的软件缺陷预测模型在工程实践应用的问题，提出了一种基于知识图谱和自动化机器学习的软件缺陷预测方法AutoKGGAS，首先获取软件缺陷预测模型数据，对知识建模、知识获取、知识融合、知识储存与知识计算等知识图谱构建技术研究，实现知识图谱推荐优质软件缺陷预测模型作为自动化搜索的热启动输入条件，根据不同的软件缺陷预测评价指标，优化不同最佳的模型结构.其次实证研究采用NASA开源数据集实验对象和六种性能评价指标，实验结果表明， AutoKGGAS自动化软件缺陷预测模型在不同数据集不同评价指标方面，性能优于知识图谱推荐的传统经典软件缺陷预测模型.自动化软件缺陷预测模型为航天软件缺陷预测辅助代码审查测试提供了原型，在工程实践应用方面具有重要的意义.     

航天器软件典型缺陷模式的自动检测技术

通过系统分析和总结航天器软件在轨、在研质量问题，开展软件缺陷模式研究，建立航天器软件缺陷模式集；研究缺陷模式的形式化规约和自动检测技术，开发缺陷模式自动检测工具，提高缺陷自动检出率，从而有效规避航天器软件中的典型多发问题，提高航天器软件研制质量、缩短研制周期.     

总线容错机制及其验证方法

卫星系统广泛采用容错技术以提高系统的可靠性,而总线通信的稳定性和可靠性对于系统任务的成功至关重要．工程研制中,通常采用总线容错技术对系统通信故障进行识别和屏蔽．介绍了基于故障仿真技术的总线容错机制验证方法,包括故障规格分析技术、故障用例生成技术和故障仿真技术,利用该方法对某星载软件的总线通信功能进行了容错测试,验证了方法的有效性和实用性．     

实时嵌入式软件系统测试需求建模研究

使用形式化语言构建测试需求模型,有助于提高系统测试的自动化程度.UML状态图具有形式化特征,适合复杂系统详细行为的描述.本文基于面向对象思想,以状态图为核心技术,结合类图,提出了一种适合实时嵌入式软件的系统测试需求建模方法.该方法对被测软件系统的静态结构和动态行为进行建模,能清晰、完整地描述测试输入信息,包括前置条件、接口数据、激励事件、过程描述、后置状态等.并通过相关的建模机制实现了对实时性、并发性、时序性及数据反馈等约束特征的描述.基于该方法生成的需求模型,结合一定的测试用例生成策略,可以自动生成测试用例.作为示例,本文结合该方法对某飞行器控制功能进行建模,模型具有简洁、直观、易用的特点.     

航天器软件代码走查方法研究与应用

软件可靠性是现代航天器可靠性工程中的关键因素之一．而代码走查是提高航天软件质量和可靠性的重要手段。本文在空间飞行器软件检测站代码走查实践的基础上，总结并提出了一种针对航天软件特点的代码走查方法，该方法有助于提高走查的效率和保证走查的质量。方法由优化排序的代码检查单、结构化分析方法、专题分析技术和软件缺陷知识库构成。最后通过某星载软件的代码走查案例对方法的有效性和实用性进行了说明。     

软件产品化在航天领域的应用与管理

软件产品化是提高软件研制效率和产品成熟度的重要途径。通过推动航天型号软件产品化研制,形成软件产品资源库,实现建立"一次研制,重复应用"的航天型号软件研制模式。重点阐述了航天型号软件产品化的研制思路及其在型号应用过程中的管理要求,并介绍了北京控制工程研究所在型号软件产品化研制方面的探索和实践。