This project is based on our prior NSFC projects for constructing trusted software. In this project, we will further study the measurement and testing methods for trusted software. The research contents of this project include: (1) effort-aware fault prediction methods based on multiple source information; (2) test case generation and optimization methods based on diversity measurement; (3) fault localization and understanding based on trusted measurements; (4) fault fixing-oriented test case selection and augmentation methods; (5) empirical evaluations based on typical applications. This project aims to integrate existing software analysis, measurement, and testing techniques in order to obtain practical software quality assurance methods for trusted software. Furthermore, this project will develop a platform of quality assurance for trusted software and validate the proposed methods on the command and control systems of battleship.
本项目以国家自然科学基金可信软件重大研究计划前期项目为基础,进一步研究可信软件的度量和测试方法。研究内容具体包括:(1)基于多源信息的工作量感知缺陷预测方法;(2)基于多样性度量的测试用例生成与优化方法;(3)基于可信度量的缺陷定位与理解技术;(4)面向缺陷修复的测试用例选择与扩增方法;(5)针对典型应用的实验验证。本项目将集成现有软件分析、度量和测试方法、技术和工具,形成一套具有理论支持并实际可操作的软件可信性保障方法,研发一个可信软件质量保障支撑平台,并在舰船指挥控制系统上进行实验验证。
本项目以国家自然科学基金可信软件重大研究计划前期项目为基础,进一步研究可信软件的度量和测试方法。研究内容具体包括:(1)基于多源信息的工作量感知缺陷预测方法;(2)基于多样性度量的测试用例生成与优化方法;(3)基于可信度量的缺陷定位与理解技术;(4)面向缺陷修复的测试用例选择与扩增方法;(5)针对典型应用的实验验证。本项目集成了现有软件分析、度量和测试方法、技术和工具,形成了一套具有理论支持并实际可操作的软件可信性保障方法,研发了一个可信软件质量保障支撑平台,并在舰船指挥控制系统上进行实验验证。本项目培养了5名博士、11名硕士,发表、录用了29篇高质量论文(其中CCF A类论文10篇)并申请专利8项,所实现的支撑平台投入实际运用,相关成果获得省级科技进步一等奖。
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数据更新时间:2023-05-31
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