计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2005年
11期
235-237
,共3页
软件逆向工程%神经网络%lyapunov指教%函数调用%混沌识别%有噪声小数据量
軟件逆嚮工程%神經網絡%lyapunov指教%函數調用%混沌識彆%有譟聲小數據量
연건역향공정%신경망락%lyapunov지교%함수조용%혼돈식별%유조성소수거량
对有噪声小数据量时间序列的混沌识别,是目前国内外许多应用领域研究的热点与难点.利用BP神经网络的非线性函数逼近能力,对小数据有噪声的时间序列计算最大李亚谱诺夫指数,可判断该序列是否存在混沌现象.本文首创将这一算法经转换应用到软件逆向工程过程的分析中,结果表明,软件逆向工程过程分析中出现的函数(或类)调用序列有些存在、有些不存在混沌现象,这为理解软件系统构建高层结构和抽取重用信息而开发新方法与新技术找到了理论依据.
對有譟聲小數據量時間序列的混沌識彆,是目前國內外許多應用領域研究的熱點與難點.利用BP神經網絡的非線性函數逼近能力,對小數據有譟聲的時間序列計算最大李亞譜諾伕指數,可判斷該序列是否存在混沌現象.本文首創將這一算法經轉換應用到軟件逆嚮工程過程的分析中,結果錶明,軟件逆嚮工程過程分析中齣現的函數(或類)調用序列有些存在、有些不存在混沌現象,這為理解軟件繫統構建高層結構和抽取重用信息而開髮新方法與新技術找到瞭理論依據.
대유조성소수거량시간서렬적혼돈식별,시목전국내외허다응용영역연구적열점여난점.이용BP신경망락적비선성함수핍근능력,대소수거유조성적시간서렬계산최대리아보낙부지수,가판단해서렬시부존재혼돈현상.본문수창장저일산법경전환응용도연건역향공정과정적분석중,결과표명,연건역향공정과정분석중출현적함수(혹류)조용서렬유사존재、유사불존재혼돈현상,저위리해연건계통구건고층결구화추취중용신식이개발신방법여신기술조도료이론의거.
