机载嵌入式软件质量检测方法、装置、介质及电子设备与流程

技术特征：
1.一种机载嵌入式软件质量检测方法，其特征在于，包括：将机载嵌入式软件的各个数据特征分别作为神经网络中各个输入节点的输入，各个质量分类类型分别作为所述神经网络中各个输出节点的输出，对所述神经网络进行训练；根据各个所述输出节点的输出结果提取训练好的所述神经网络中隐节点与输出节点之间的规则，以分别得到各个所述质量分类类型对应的第一规则集合；分别根据各个所述质量分类类型对应的第一规则集合中各个隐节点的输出结果提取输入节点与输出节点之间的规则，得到各个所述质量分类类型对应的第二规则集合；分别对各个所述第二规则集合中的各个数据特征的确定式规则出现的次数进行累计，并分别将各个所述第二规则集合中累计次数最高的预设数量个数据特征作为对应质量分类类型的目标特征；根据各个所述质量分类类型的目标特征确定各个所述质量分类类型对应的阈值条件；提取待检测机载嵌入式软件中的数据特征，并与各个所述质量分类类型对应的阈值条件进行匹配，以确定所述待检测机载嵌入式软件的质量分类类型。2.如权利要求1所述的机载嵌入式软件质量检测方法，其特征在于，所述将机载嵌入式软件的各个数据特征分别作为神经网络中各个输入节点的输入，各个质量分类类型分别作为所述神经网络中各个输出节点的输出，对所述神经网络进行训练的步骤之前还包括：设置神经网络的算法约束，所述算法约束用于将所述神经网络的各个节点的输入和输出经过激活函数处理，并将处理后的数据以0.5为界划分为二值，大于等于0.5的数据修改为1，小于0.5的数据修改为0。3.如权利要求1所述的机载嵌入式软件质量检测方法，其特征在于，所述根据各个所述输出节点的输出结果提取训练好的所述神经网络中隐节点与输出节点之间的规则的步骤之前还包括：对训练好的所述神经网络的输出结果进行one
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hot编码。4.如权利要求1所述的机载嵌入式软件质量检测方法，其特征在于，所述根据各个所述输出节点的输出结果提取训练好的所述神经网络中隐节点与输出节点之间的规则，以分别得到各个所述质量分类类型对应的第一规则集合的步骤包括：遍历所有的输出节点，提取当前输出节点的输出值等于当前质量分类类型对应的目标值时所有的隐层节点的输出集合，以得到当前输出节点对应的规则集合；对每个所述输出节点对应的规则集合中的否定式规则按照预设概率进行抛弃处理，并将进行抛弃处理后的各个所述规则集合求交集，得到当前质量分类类型对应的第一规则集合。5.如权利要求4所述的机载嵌入式软件质量检测方法，其特征在于，所述预设概率为50%。6.一种机载嵌入式软件质量检测装置，其特征在于，包括：训练模块，用于将机载嵌入式软件的各个数据特征分别作为神经网络中各个输入节点的输入，各个质量分类类型分别作为所述神经网络中各个输出节点的输出，对所述神经网络进行训练；第一规则提取模块，用于根据各个所述输出节点的输出结果提取训练好的所述神经网络中隐节点与输出节点之间的规则，以分别得到各个所述质量分类类型对应的第一规则集
合；第二规则提取模块，用于分别根据各个所述质量分类类型对应的第一规则集合中各个隐节点的输出结果提取输入节点与输出节点之间的规则，得到各个所述质量分类类型对应的第二规则集合；目标特征确定模块，用于分别对各个所述第二规则集合中的各个数据特征的确定式规则出现的次数进行累计，并分别将各个所述第二规则集合中累计次数最高的预设数量个数据特征作为对应质量分类类型的目标特征；阈值条件确定模块，用于根据各个所述质量分类类型的目标特征确定各个所述质量分类类型对应的阈值条件；检测模块，用于提取待检测机载嵌入式软件中的数据特征，并与各个所述质量分类类型对应的阈值条件进行匹配，以确定所述待检测机载嵌入式软件的质量分类类型。7.如权利要求6所述的机载嵌入式软件质量检测装置，其特征在于，还包括：设置模块，用于设置神经网络的算法约束，所述算法约束用于将所述神经网络的各个节点的输入和输出经过激活函数处理，并将处理后的数据以0.5为界划分为二值，大于等于0.5的数据修改为1，小于0.5的数据修改为0。8.如权利要求6所述的机载嵌入式软件质量检测装置，其特征在于，所述第一规则提取模块具体用于：遍历所有的输出节点，提取当前输出节点的输出值等于当前质量分类类型对应的目标值时所有的隐层节点的输出集合，以得到当前输出节点对应的规则集合；对每个所述输出节点对应的规则集合中的否定式规则按照预设概率进行抛弃处理，并将进行抛弃处理后的各个所述规则集合求交集，得到当前质量分类类型对应的第一规则集合。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1－5任一所述的方法。10.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1－5任意一项所述的方法。

技术总结
一种机载嵌入式软件质量检测方法、装置、介质及电子设备，该方法包括：对神经网络进行训练；根据神经网络各个输出节点的输出结果提取隐节点与输出节点之间的规则，得到第一规则集合；根据第一规则集合中各个隐节点的输出结果提取输入节点与输出节点之间的规则，得到第二规则集合；对第二规则集合中的各个数据特征的确定式规则出现的次数进行累计，并将累计次数最高的预设数量个数据特征作为目标特征；根据目标特征确定各个质量分类类型对应的阈值条件；提取待检测机载嵌入式软件中的数据特征，并与各个质量分类类型对应的阈值条件进行匹配，以确定待检测机载嵌入式软件的质量分类类型。本发明准确率较高，同时也提取出了重要特征。特征。特征。


技术研发人员：郑巍 朱嘉豪 樊鑫 杨丰玉 肖鹏
受保护的技术使用者：南昌航空大学
技术研发日：2021.11.01
技术公布日：2021/11/30