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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明提出一种机载复杂电子硬件需求和代码的一致性检测方法，通过构建复杂电子硬件需求和代码对应的知识图谱，基于知识图谱的相似性计算，自动化完成需求和代码的一致性检测。本发明能将适航审定需求和代码人工手动检测转变为自动化检测流程，极大的缩短了适航审定时间，提高了审定效率。本发明通过构建精准的本体模型和选用高效实体关系抽取模型，能够准确地从代码和需求中提取语义信息，从而实现一致性的精确检测，显著降低了误判率。
主权项：1.一种机载复杂电子硬件需求和代码的一致性检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：构建需求知识图谱，包括：步骤1.1：对需求文本进行预处理，剔除与代码逻辑需求无关的需求文本；步骤1.2：采用概念、实体、属性、关系、规则五元组方式构建需求知识图谱本体；步骤1.3：采用基于规则的正则表达式和人工相结合的方法抽取需求文本中部分实体和关系构建预训练数据集；步骤1.4：利用数据集对深度学习模型进行训练，并用训练好的深度学习模型抽取需求实体、关系和属性；步骤1.5：采用neo4j数据库存储步骤1.4抽取的需求实体、关系以及实体属性，构建需求知识图谱；步骤2：构建代码知识图谱，包括：步骤2.1：对码文本进行预处理，包括标准化、去除注释，分词；步骤2.2：采用概念、实体、属性、关系、规则五元组方式构建代码知识图谱本体；步骤2.3：采用基于规则的正则表达式的方法抽取代码文本中的代码实体和关系；步骤2.4：采用neo4j数据库存储步骤2.3抽取的代码实体和关系，以及代码实体属性，构建代码知识图谱；步骤3：将需求知识图谱和代码知识图谱对齐，消除知识图谱中的歧义；步骤4：基于对齐后的需求知识图谱和代码知识图谱，进行需求和代码的一致性检测，包括：步骤4.1：查询待检测需求；步骤4.2：将步骤4.1的查询结果作为输入，查询待检测需求对应的代码；步骤4.3：提取待检测需求和代码知识图谱特征；步骤4.4：对步骤4.3提取的特征进行相似度计算；步骤4.5：待检测需求和代码相似度与相似阈值比较判断，如果达到或超过设定的相似阈值，则需求文本与代码之间存在一致性。
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百度查询： 西北工业大学 一种机载复杂电子硬件需求和代码的一致性检测方法
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