Search | Engineering

订阅投稿

首页工程期刊工程焦点工程成就工程前沿关于我们 English

资源类型

期刊论文 860

会议视频 96

会议信息 44

会议专题 2

年份

2024 1

2023 77

2022 114

2021 105

2020 99

2019 87

2018 50

2017 70

2016 33

2015 22

2014 12

2013 22

2012 21

2011 21

2010 26

2009 20

2008 15

2007 23

2006 23

2005 27

展开︾

关键词

信息技术 41

2020 23

钢结构 16

信息化 13

增材制造 12

建筑科学 10

智能制造 9

2019 7

人工智能 7

学术会议 6

机器学习 6

工程管理 5

体系结构 4

信息学 4

农业科学 4

悬索桥 4

结构调整 4

能源 4

能源结构 4

展开︾

检索范围：

排序：展示方式：

基于近似子树匹配的快速代码推荐方法 Research Article

邵宜超1,2,3,黄志球1,2,3,李伟湋1,2,3,喻垚慎1,2,3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第8期页码 1205-1216 doi: 10.1631/FITEE.2100379

摘要：软件开发人员通常需编写与已有代码具有类似功能的代码，而帮助开发人员重用这些代码片段的代码推荐工具可显著提高软件开发效率。近年来许多研究者开始关注这一领域，并提出多种代码推荐方法。一些研究者使用序列匹配算法得到相关代码，这些方法往往效率较低，且只能利用代码中的文本信息。另一些研究者从代码中提取特征并形成特征向量，从而计算代码间相似性并得到推荐结果。然而特征向量相似往往不代表原始代码相似，在将抽象语法树转换为向量的过程中存在结构信息丢失问题。对此，我们提出一种基于近似子树匹配的代码推荐方法。与现有基于特征向量匹配的方法不同，该方法在匹配过程中保留了查询代码的树型结构，从而找到与当前查询在结构上最为相似的代码片段。此外，通过哈希思想将子树匹配问题转化为树与列表间的匹配，使得抽象语法树信息可以用于对时间要求较高的代码推荐任务。为评估方法的有效性，构建了多个涵盖不同语言和粒度的代码数据集。

关键词：代码复用；代码推荐；树相似度；结构信息

HTML PDF 收藏

基于机器学习的自动化恶意代码分类与新恶意代码检测技术 Article

Liu LIU, Bao-sheng WANG, Bo YU, Qiu-xi ZHONG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第9期页码 1336-1347 doi: 10.1631/FITEE.1601325

摘要：恶意软件的爆炸式增长对信息安全构成重大威胁。基于签名机制的传统反病毒系统无法将未知的恶意软件分类到相应的恶意家族和检测新的恶意软件。

关键词：恶意代码分类；机器学习；n-gram；灰度图；特征提取；恶意代码检测

HTML PDF 收藏

恶意代码行为描述与分析综述 Review

Bo YU, Ying FANG, Qiang YANG, Yong TANG, Liu LIU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第5期页码 583-603 doi: 10.1631/FITEE.1601745

摘要：基于行为的分析是恶意代码自动分析和检测过程中的一项重要技术，近年来得到学术界和工业界极大关注。恶意代码行为分析技术，能够避免传统静态分析技术遇到的恶意代码混淆的障碍，也能够通过行为描述规范表达恶意代码样本多样化的行为类型。目前，虽有一些关注恶意代码行为分析的工作，但基于行为的恶意代码分析技术仍未成熟，目前尚未发现介绍当前研究进展和发展挑战的综述。本文从3个方面对恶意代码的行为描述和分析进行综述：恶意代码行为描述，恶意代码行为分析模型，可视化。首先，全面梳理了现有行为分析技术的分析目标、原则、特点和分类，包括现有行为数据类型和描述方法；其次，从多方面分析恶意代码分析的不足和挑战；最后，探讨了潜在研究热点。

关键词：恶意代码行为；静态分析；动态分析；行为数据表示；行为分析；机器学习；基于语义的分析；行为可视化；恶意代码演化

HTML PDF 收藏

无/低代码软件开发的兴起——无需经验？

Marcus Woo

《工程（英文）》 2020年第6卷第9期页码 960-961 doi: 10.1016/j.eng.2020.07.007

HTML PDF 收藏

RepoLike:一种基于多特性的开源代码仓库个性化推荐方法 None

Cheng YANG, Qiang FAN, Tao WANG, Gang YIN, Xun-hui ZHANG, Yue YU, Hua-min WANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第2期页码 222-237 doi: 10.1631/FITEE.1700196

摘要：本文提出一种名为“RepoLike”的新方法，为开发人员推荐基于线性组合和学习排序的开源项目。使用项目受欢迎程度、项目间技术依赖关系和开发人员间的社会关系来度量开发人员与给定开源项目间的相关性。实验结果表明，该方法在推荐20个候选者时可达25%以上命中率，这意味着它可以向贡献者推荐紧密相关的开源仓库。

关键词：社会化编程；开源软件；个性化推荐；GitHub

HTML PDF 收藏

代码变更驱动的增量式软件架构恢复技术 Research Article

王丽1,2,孔祥龙1,王家慧3,李必信1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第5期页码 664-677 doi: 10.1631/FITEE.2100461

摘要：在软件演化过程中，受开发能力和投入资源限制，软件架构通常难以与代码保持同步更新，导致架构设计与代码产生不一致，对软件维护等工作造成潜在影响。该技术首先从变更代码片段中提取依赖信息，然后根据依赖强度分析模块间关联关系，最后基于代码变更与架构更新间的关联关系设计两层分类器以恢复架构。

关键词：架构恢复；软件演化；代码变更

HTML PDF 收藏

基于基因视角的恶意代码同源性判定 Research Papers

Bing-lin ZHAO, Zheng SHAN, Fu-dong LIU, Bo ZHAO, Yi-hang CHEN, Wen-jie SUN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第6期页码 801-815 doi: 10.1631/FITEE.1800523

摘要：恶意代码同源性判定对攻击事件溯源、应急响应方案处置以及事件发展趋势预测有重要作用。目前，恶意代码同源性判定以人工分析为主，效率较低，对安全事件的爆发无法快速响应。因此，提出一种新的从基因视角分析的恶意代码同源性判定方法。恶意代码基因由表示家族同源性的子图组成。通过筛选关键应用程序接口和利用社团划分算法，从函数依赖图中提取关键子图作为恶意代码基因。然后，设计一种频繁子图挖掘算法发现恶意代码家族的共有基因，并对基因编码。最后，利用家族共有基因指导恶意代码同源性判定。对公开数据集的分类和实验结果表明，分类准确率达97%，且效率较高。

关键词：恶意代码分类；基因视角；函数依赖图；同源性分析

HTML PDF 收藏

基于熵模型的大型建筑企业组织结构研究

王兴,詹伟,王国庆

《中国工程科学》 2014年第16卷第10期页码 84-88

摘要：

分析了组织结构对企业管理的重要意义以及组织结构设计与信息传递的关系，基于国内外大型建筑企业组织结构的对比，发现国内外大型建筑企业组织结构的共性与差异提出运用信息熵模型从时效和质量两个方面评价组织结构的有序度，为考查组织信息传递有效性提供了定量方法，据此对日本鹿岛建设集团和中国铁建股份有限公司进行了评价。

关键词：组织结构大型建筑企业信息熵有序度

HTML PDF 收藏

改进的软件模块化二元相似度测量 Article

Rashid NASEEM, Mustafa BinMat DERIS, Onaiza MAQBOOL, Jing-peng LI, Sara SHAHZAD, Habib SHAH

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第8期页码 1082-1107 doi: 10.1631/FITEE.1500373

摘要：目的：各种各样的二元相似度测量在聚类方法中被用来确定数据中的相似实体的同类组。这些相似度测量大多数仅基于特征的存在或缺失。二元相似度测量在软件模块化中亦能与不同的聚类方法一起用于提高软件系统的可理解性与可管理性。每种相似度测量都有其优势与不足，分别能使聚类结果优化或恶化。创新点：本文强调了软件模块化中一些已有的著名的二元相似度测量的优势。此外，基于这些已有的相似度测量，新提出了几种改进的相似度测量。方法：首先，介绍了一些软件模块化中已有的著名的二元相似度测量的优势。接着，提出了几种改进的新的相似度测量。结合具体例子，说明这些新方法整合了JC、JNM和RR这几种已有的二元相似度测量的优势。最后，通过实验比较新方法与已有方法的结果，验证所提新方法的有效性。结论：实验结果表明相较于已有的相似度测量，本文所提出的新的二元相似度测量结果的可信度更高。这些新方法能减少任意决策的数量，增加聚类过程中聚类的数量。

关键词：二元相似度测量；二元特征；测量组合；软件模块化

HTML PDF 收藏

一种基于结构和词汇分析的精确重命名方法 Research Article

骆君鹏1,张静宣1,2,黄志球1,徐勇3,孙辰星3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第5期页码 732-748 doi: 10.1631/FITEE.2100470

摘要：程序中的方法必须准确命名，以便于源代码分析和理解。随着软件的演变，方法名称可能与其实现的方法体不一致，导致方法名称不准确或有缺陷。调试方法名称仍然是文献中的一个重要主题。尽管研究人员已提出一些方法，用于在方法体被修改后给出准确的方法名称建议，但有两个主要不足仍待解决：对方法名称结构未加以分析，且未能有效捕获编程环境上下文信息。为避免上述不足，并给出更准确的方法名称建议，提出一种基于方法名称结构分析和编程上下文信息词法分析的新颖自动化方法。首先，利用深层特征表示，将方法名称和方法体嵌入向量中；然后，通过结构分析从大型方法语料库中获取有用的动词标记，通过词汇分析从方法体中获取名词标记；最后，动态结合这些标记，形成并推荐高质量和特定于项目的方法名称此外，展示了所提方法对结构和词汇分析的有效性。

关键词：方法重命名；代码重构；深度学习；卷积神经网络

HTML PDF 收藏

面向多目标跟踪的关联相似度神经网络学习 Research Articles

马良,钟巧勇,张营营,谢迪,浦世亮

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第9期页码 1194-1206 doi: 10.1631/FITEE.2000272

摘要：为解决视频多目标跟踪问题，提出一种特征和度量联合学习的深度神经网络架构，称为关联相似度网络。关联相似度网络以端到端的方式学习跟踪轨迹和检测结果之间的关联相似度。针对有缺陷的检测结果，关联相似度网络同时学习矩形框回归、目标分类和相似度回归3个任务。不同于现有基于对比排序思想的方法，我们直接训练一个二分类器来学习跟踪轨迹与检测结果的关联相似度，同时设计了损失函数来约束匹配集合元素的个数。得益于上述设计，关联相似度网络不仅能够解决多目标跟踪问题中的匹配问题，还可以进行单目标跟踪。基于提出的关联相似度网络，设计了一个简单的多目标跟踪算法，在MOT16和MOT17测试集上的实验结果表明其有效性。

关键词：多目标跟踪；深度神经网络；相似度学习

HTML PDF 收藏

基于同类用户的个性化查询词自动推荐方法 Regular Papers-Research Articles

Dan-yang JIANG, Hong-hui CHEN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第9期页码 1246-1258 doi: 10.1631/FITEE.1800010

摘要：查询词自动推荐（query auto-completion，QAC）通过预测查询词前缀对应的完整补全查询词帮助用户构造查询词。大多互联网搜索引擎利用用户的行为信息为用户提供个性化的查询词自动推荐列表。为提高推荐成功率，个性化的QAC方法需获取大量关于用户搜索兴趣和搜索意图的上下文信息。因此，这些方法通常受制于用户数据的稀疏性问题。本文提出利用同类用户的搜索记录解决用户数据的稀疏性问题，并提升个性化QAC方法的推荐性能。首先，通过主题模型得到用户的主题兴趣，建立每个用户的兴趣肖像，然后将兴趣肖像相似的用户聚集起来建立同类用户群。所提个性化QAC方法通过同类用户的上下文信息和查询词的频率对补全的查询词排序。在公开的AOL查询词数据集上进行大量实验，并与不采用同类用户上下文信息的方法进行排序性能对比。

关键词：查询词自动推荐；基于同类用户的信息检索；主题模型