张杨

作品数：29被引量：53H指数：4
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供职机构：河北科技大学信息科学与工程学院更多>>
发文主题：JAVA面向方面编程并发程序残差网络更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学石油与天然气工程建筑科学更多>>
发文期刊：《计算机教育》《北京理工大学学报》《计算机应用与软件》《河北科技大学学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金河北省自然科学基金河北省高等学校科学技术研究指导项目河北省教育厅科研基金更多>>
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基于编辑序列的跨语言重构检测方法
《河北科技大学学报》2024年第6期627-635,共9页李涛 张冬雯 张杨 郑琨 
国家自然科学基金(61440012);河北省自然科学基金(F2023208001);河北省引进留学人员资助项目(C20230358)。
针对基于深度学习的重构检测方法中开发人员没有一致性地记录重构操作,导致提交的信息不可靠以及语言单一性问题,提出了一种新的跨语言重构检测方法RefCode。首先,采用重构收集工具从不同编程语言中收集提交信息、代码变更信息和重构类...
关键词：软件工程 重构检测 深度学习 跨语言 代码变更 编辑序列 
基于深度学习的软件重构预测评估方法
《河北科技大学学报》2024年第6期636-642,共7页张亦弛 张杨 李彦磊 郑琨 刘伟 
国家自然科学基金(61440012);河北省自然科学基金(F2023208001);河北省引进留学人员资助项目(C20230358)。
为了解决当前软件重构领域深度学习模型预测性能研究的不足,提出了一种基于深度学习的软件重构预测评估方法,以评估深度学习模型的重构预测性能。首先,采用静态分析工具从303个Java项目中收集重构和非重构标签实例,针对提取类、提取子...
关键词：软件工程 深度学习 软件重构 重构预测 源代码度量 
基于预训练模型与BiLSTM-CNN的多标签代码坏味检测方法
《河北工业科技》2024年第5期330-335,共6页刘海洋 张杨 田泉泉 王晓红 
国家自然科学基金(61440012);河北省自然科学基金(F2023208001);河北省引进留学人员资助项目(C20230358)。
为了提高多标签代码坏味检测的准确率,提出一种基于预训练模型与BiLSTM-CNN的多标签代码坏味检测方法DMSmell(deep multi-smell)。首先,利用静态分析工具获取源代码中的文本信息和结构度量信息,并采用2种检测规则对代码坏味实例进行标记...
关键词：软件工程 代码坏味 预训练模型 多标签分类 深度学习 
并行程序中同步瓶颈的检测和优化方法
《国防科技大学学报》2022年第5期92-101,共10页张杨 李柳旭 
国家自然科学基金资助项目(61440012);河北省高等学校科学研究计划重点资助项目(ZD2019093)。
针对并发程序中锁的不当使用可能导致性能瓶颈的问题,提出检测和优化并发程序中同步瓶颈的方法IdeSync。IdeSync使用静态分析方法获取同步方法和同步块,构建静态同步依赖图,采用基于执行路径的动态分析技术进行同步依赖关系分析,构建同...
关键词：同步瓶颈 并行程序 锁 性能优化 程序分析 
基于深度学习的数据竞争检测方法
《计算机研究与发展》2022年第9期1914-1928,共15页张杨 乔柳 东春浩 高鸿斌 
国家自然科学基金项目(61440012);河北省高等学校科学研究计划重点项目(ZD2019093);河北省科技支撑计划项目(16210312D);河北省研究生创新能力培养资助项目(CXZZSS2022081)。
针对目前已有的基于深度学习的数据竞争检测方法提取特征单一和准确率低的问题,提出一种基于深度学习的数据竞争检测方法DeleRace,该方法首先利用程序静态分析工具WALA从多个实际应用程序中提取指令、方法和文件等多个级别的特征,对其...
关键词：数据竞争 并发程序 深度学习 特征抽取 CNN-LSTM模型 
基于深度学习的耦合度相关代码坏味检测方法被引量：1
《计算机应用》2022年第6期1702-1707,共6页苏珊 张杨 张冬雯 
国家自然科学基金资助项目(61440012);河北省基础研究计划重点基础专项(18960106D)。
基于启发式和机器学习的代码坏味检测方法已被证明具有一定的局限性,且现有的检测方法大多集中在较为常见的代码坏味上。针对这些问题,提出了一种深度学习方法来检测过紧的耦合、分散的耦合和散弹式修改这三种与耦合度相关检测较为少见...
关键词：代码坏味 耦合 深度学习 卷积神经网络 注意力机制 
基于注意力机制和残差网络的恶意代码检测方法被引量：6
《计算机应用》2022年第6期1708-1715,共8页张杨 郝江波 
国家自然科学基金资助项目(61440012);河北省基础研究计划重点基础研究专项(18960106D);河北省教育厅高等学校科学研究计划重点项目(ZD2019093)。
针对目前已有的基于深度学习的恶意代码检测方法提取特征不足和准确率低的问题,提出一种基于注意力机制和残差网络(ResNet)的恶意代码检测方法ARMD。为了支持该方法的训练,从Kaggle网站获取了47580个恶意和良性代码的Hash值,并利用Virus...
关键词：深度学习 恶意代码 注意力机制 残差网络 SMOTE 
基于预训练模型和多层次信息的代码坏味检测方法被引量：5
《软件学报》2022年第5期1551-1568,共18页张杨 东春浩 刘辉 葛楚妍 
国家自然科学基金(62172037);河北省自然科学基金重点项目(18960106D);河北省高等学校科学研究计划重点项目(ZD2019093)。
目前已有的代码坏味检测方法仅依赖于代码结构信息和启发式规则,对嵌入在不同层次代码中的语义信息关注不够,而且现有的代码坏味检测方法准确率还有进一步提升的空间.针对该问题,提出一种基于预训练模型和多层次信息的代码坏味检测方法D...
关键词：代码坏味 深度学习 预训练模型 抽象语法树 多层次信息 
基于下推自动机的细粒度锁自动重构方法被引量：1
《软件学报》2021年第12期3710-3727,共18页张杨 邵帅 张冬雯 
国家自然科学基金(61440012);河北省自然科学基金(18960106D);河北省高等学校科学研究计划(ZD2019093);河北省研究生创新资助项目(CXZZSS2020094)。
针对粗粒度锁会严重影响并发程序的可伸缩性问题,提出一种面向细粒度锁的自动重构方法.该方法借助访问者模式分析、别名分析、负面效应分析等多种程序分析技术获取临界区代码的读写模式,然后使用下推自动机构建不同锁模式的识别方法,根...
关键词：细粒度锁 读写锁 重构 下推自动机 程序分析 
面向异步机制的自动重构方法研究被引量：2
《河北科技大学学报》2021年第5期499-507,共9页纪铭涵 齐林 张杨 董士程 李朝帅 
国家自然科学基金(61440012);河北省自然科学基金(18960106D);河北省高等学校科学研究计划重点项目(ZD2019093)。
为了解决并行处理中同步阻塞会浪费系统资源和影响程序性能的问题,提出了一种基于CompletableFuture异步机制的自动重构方法。首先,使用WALA静态程序分析工具进行访问者模式分析、逃逸分析、别名分析以及数据流分析等静态程序分析技术,...
关键词：并行处理 同步机制 异步机制 静态程序分析 自动重构 
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