史建琦

作品数：3被引量：7H指数：2
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发文主题：目标代码形式化验证反汇编控制流图中间语言更多>>
发文领域：自动化与计算机技术交通运输工程文化科学更多>>
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基于SysML的机载软件分层精化建模与验证方法被引量：4
《软件学报》2022年第8期2851-2874,共24页肖思慧 刘琦 黄滟鸿 史建琦 郭欣 
国家重点研发计划(2019YFB2102602)。
机载软件被广泛应用于航空航天领域,大幅提升了机载设备的性能.随着机载软件规模逐渐增大、功能逐渐增多,给软件的开发带来了难度.如何保障机载软件的正确性和安全性,也成为一个难题.基于模型的开发可以有效提升开发效率,而形式化方法...
关键词：机载软件 模型精化 模型转换 模型检验 
基于最小不满足核的随机森林局部解释性分析被引量：2
《软件学报》2022年第7期2447-2463,共17页马舒岑 史建琦 黄滟鸿 秦胜潮 侯哲 
国家重点研发计划(2019YFB2102602)
随着机器学习在安全关键领域的应用愈加广泛,对于机器学习可解释性的要求也愈加提高.可解释性旨在帮助人们理解模型内部的运作原理以及决策依据,增加模型的可信度.然而,对于随机森林等机器学习模型的可解释性相关研究尚处于起步阶段.鉴...
关键词：机器学习可解释性 特征重要性 反事实样本 形式化方法 逻辑推理 
基于概率模型检查的树模型公平性验证方法被引量：1
《软件学报》2022年第7期2482-2498,共17页王艳 侯哲 黄滟鸿 史建琦 张格林 
国家重点研发计划(2019YFB2102602)
如今,越来越多的社会决策借助机器学习模型给出,包括法律决策、财政决策等等.对于这些决策,算法的公平性是极为重要的.事实上,在这些环境中引入机器学习的目的之一,就是为了规避或减少人类在决策过程中存在的偏见.然而,数据集常常包含...
关键词：公平性验证 决策树集成模型 概率模型检查 可信机器学习 
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