试论隐喻的理解程序

修辞是一种心理过程,而且是一种高级的、有意识的过程,而不是像语言机制中的语法、语义和语音机制那样的下意识的过程。修辞现象的理解是一种相当复杂的逻辑推理程序。没有这种逻辑推理,几乎所有的修辞现象都无法得到正确理解。修辞学的主要工作可以分为两大部分:一,揭示人类语言中的修辞过程(心理运算过程);二,启动人的语言机制中的"修辞模块"。

“1+X”证书制度下《使用Java理解程序逻辑》课程实训操作教学探索

根据大数据应用开发(Java)职业技能“1+X”证书的考点要求,及分析往年《使用Java理解程序逻辑》课程教学成果,调整《使用Java理解程序逻辑》课程标准与“1+X”证书考点要求相适应,采用项目驱动教学方式,对《使用Java理解程序逻辑》课程的上机课程教学进行了设计与探究。

基于程序理解的编程题自动评分方法

针对传统的编程题自动评分方法没有考虑学生程序是怎样实现编程任务的,以及不能从程序文本的语法结构和语义角度衡量学生程序与正确答案的接近程度等问题,提出一种基于程序理解的自动评分方法.以程序理解的一般过程及基本策略为依据,结合人工阅卷的思维过程,建立评分模型.评分过程可划分为3个阶段:首先将程序代码转换成系统依赖图中间表示形式;然后,对系统依赖图进行标准化转换,消除程序表达方式的多样性;最后,匹配标准化后的学生程序与模板程序系统依赖图并根据匹配结果给出评分.该方法被应用于"C语言编程题自动评分系统"中.实验结果表明:它可以根据学生程序的语法和语义衡量学生程序实现编程任务的正确程度,具有较高的准确性.

程序理解

程序理解是从计算机程序中获取有关信息的过程。作为程序维护中必不可少的环节，一直受到大家的关注。结合最近比较热门的软件重建工程，分析程序理解中出现的一些问题以及解决方案。

青鸟C++程序理解工具

程序理解是软件开发过程中一项重要活动，为了保证该活动的准确性和高效性，有理解工具的半自动支持是很关键的．青鸟Ｃ＋＋程序理解工具（ＪＢＰＣ－Ｃ＋＋）支持用户的多样需求，辅助多种理解策略，为用户理解程序提供了很大帮助．该文概要介绍了青乌Ｃ＋＋程序理解工具（ＪＢＰＣＴ－Ｃ＋＋）的设计目标和原则、体系结构以及基本功能．

面向程序理解的系统依赖图构建算法

为降低程序理解中的程序标准化和程序匹配等复杂度,提出了面向程序理解的系统依赖图构建算法,将其划分为3个阶段:程序信息的提取、控制依赖子图的构建和数据依赖子图的构建.采取控制依赖和数据依赖分别求解,直接基于控制依赖子图分析数据流,无需额外的控制流图表示,并且可按需计算数据流,降低了算法复杂度;将选择语句和循环语句统一表示,并将表达式表示为抽象语法树,使之便于程序转换和分析.在编程题自动评分系统和程序识别中的应用中结果表明构建的系统依赖图为程序理解和分析提供了方便,降低了复杂度.

程序理解:现状与未来

程序理解是软件工程中的关键活动,在软件开发、维护、重用等任务中发挥着重要的作用.程序理解自软件工程出现以来,就一直是该领域的研究热点.随着软件应用的日益复杂和不断普及,程序理解研究的需求发生了新的变化,程序的自理解或自认知逐渐成为新的关注点,有必要对程序理解进行重新审视.从工程、学习和认知以及方法和技术这3个角度定位程序理解任务;随后,通过文献分析展示其研究布局,进而分别从认知过程、理解技术以及软件工程任务中的应用这3个方面,综合论述程序理解研究的发展脉络和研究进展.

Smalltalk程序理解辅助系统BDCom-ST

Smalltalk语言的概念和语法结构简洁 ,程序易于理解 ,但它的某些特性 (如动态绑定、动态类型 )仍然对Smalltalk程序的理解构成障碍 .而且随着应用系统复杂性增大以及类库的增长 ,对 Smalltalk程序理解的难度也随之增大 .对此 ,作者介绍了一个 Smalltalk程序辅助理解系统 BDCom- ST,它在分析 Smalltalk程序的基础上 ,利用类型推导技术来解决动态行为的理解问题 .该系统可从源程序逆向生成 OOD文档 。

基于数据流分析的二进制代码程序理解方法

通过数据流分析将程序转换成数据流描述标记,结合数据流到达-定值分析,确定每个基本块的输入、输出定值集合,推导出函数输入与输出间的联系,实现函数功能的静态理解。实验结果表明,在不需要额外提示的情况下,该方法能准确识别二进制形式的字符串拷贝等字符串处理函数。

一种精简二进制代码的程序理解方法

精简二进制代码形式的软件是软件分析和程序理解需要处理的一类具有代表性的对象,基于高级语言源代码和调试符号信息的传统分析方法在处理此类软件时受到了极大限制。提出一种精简二进制形式软件的理解方法,首先将分析对象转变为运行期进程,引入实际运行中的进程信息;然后引入程序的行为特征,以程序表现出的外在行为和对外接口作为辅助信息,将此类外部特征映射到程序代码;最后基于切片思想和调试技术,获得程序切片并分析。这种方法为分析理解过程扩展了信息量,降低了复杂度,解决了分析此类软件时信息缺失和难以建立理解模型的问题。

基于后缀树的程序理解Plan自动提取

为辅助维护用于程序理解的代码片段模版(Plan)库,提出了基于后缀树的Plan自动提取方法.通过词法/语法分析将源代码转换成Token串,然后对Token串生成后缀树,遍历后缀树得到候选代码Plan集,过滤后生成更小、更准确的Plan集.采用动态模式匹配合并合适的Plan和给Plan命名,最后生成可用于程序理解的Plan.由于后缀树的线性增长特性,该方法可以应用于大规模软件的程序理解.将方法应用于多个不同规模的软件,测试结果表明,该方法可以从源码中提取有效的Plan.

一种改进的程序理解信息抽取系统(TSE)设计

程序理解是实现对软件系统自动分析和理解的技术.作为程序理解中必不可少的环节,信息抽取是实现程序理解的第一步.信息抽取机制的优劣直接影响着抽取信息的效率.通过对比较典型的抽取机制和工具的分析研究,阐述了现有程序理解系统存在的问题,提出相应的改进措施,设计出了一种改进型信息抽取系统.

程序理解中基于类图的特征挖掘

针对从大型系统源代码逆向恢复出的类图十分复杂,不利于系统理解和特征挖掘的问题,从类图中抽象出类型依赖图(TDG),并分为无权值及带权值类型依赖图,利用图上的集合划分算法对TDG进行分层抽象的特征挖掘,挖掘算法将图中的节点划分到不同的集合中,每个集合展现系统关键设计的一个侧面.采用TDG上的分层算法能够有效地降低类图的复杂度并挖掘出系统设计特征.

程序理解中一种基于特征符号的粗匹配方法

所有基于Plan的自动程序理解工具都采用把源码段跟标准Plan库中标准Plan相比较的方法来得到源码语义信息,从而达到程序理解的目标。以程序段的特征信息为索引项,对标准Plan库进行穷尽式快速粗匹配,以克服自下而上程序理解模式搜索强度大,实际应用性不强的弱点,达到快速粗粒度匹配的目标。方法的局限是匹配过程中存在信息遗漏,需要进一步采用模糊推理机制对潜在Plan进行相似性度量。

软件维护中程序理解的应用与研究

程序理解是软件维护中的一项重要活动。从软件维护和认知学的角度分析了程序理解的任务,描述了几种主流的程序理解的模型。最后针对影响程序理解的因素提出了相应的对策,为提高维护效率提供帮助。

一种可行的自动程序理解途径

自动程序理解是软件工程和人工智能的非常活跃的研究领域,本文提出了一种独立于程序设计语言,具有明显结构性和流图结构的中间表示plan 来表示程序代码,本文首次提出了应用图文法分析技术于自动程序理解的方法,并给出了基于人工智能技术来进行自动程序理解的模型。

基于多agent的程序理解方法研究

一、引言 栽软件逆向工程的研究是软件工程领域的一个重要而实用的研究内容.逆向工程是在给定源代码的情况下理解软件结构的一个途径,其目的是标识软件系统中的构造块,抽取结构依赖关系,为系统创造另一种更高抽象形式的表示.软件逆向工程是基于以下的假设:构造软件系统的过程是从问题域到实现域的映射过程,这种映射是在正向工程中完成的,而且也是一个可逆的过程,可以在不同的抽象级别上被重构.

程序理解系统PCS的设计与实现

作为软件工程研究的重要课题之一,程序理解系统的研制已引起人们的广泛重视。本文介绍了程序理解系统PCS 的设计方法、结构、功能及实现过程。

基于用况图的程序理解方法研究

用况图从用户的角度描述了系统需求,是表达系统功能的有效方式。如果能从系统源代码中直接抽象程序的用况图,对于程序理解工作将具有很大的帮助。基于此理念,提出了基于用况图的辅助用户程序理解方法。该方法通过静态分析把源代码抽象为树型图表达结构,通过度量计算树型图中各类结点值并生成带权的树型图,根据设定的阈值对该图进行剪裁来控制程序复杂度,通过对剪裁后的树型图进行遍历形成系统的执行路径集合,抽象为最终的候选用况。在图形化工具的辅助支持下从候选用况中抽象出系统的用况图,实验分析取得良好效果。