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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 218 毫秒

1.  基于支持向量机的面向对象软件易发性故障预测  
   赵艳  钟诚  李智  闫铁《计算机工程与科学》,2008年第30卷第11期
   本文考虑软件故障严重程度,并采用C&K面向对象度量集,以支持向量机分析方法为数学工具,建立一种基于面向对象软件易发性故障预测模型。实验结果表明,与基于朴素贝叶斯的预测模型、随机预测模型和NNge预测模型相比,本文提出的预测模型对于高严重程度故障、低严重程度故障以及未划分故障严重程度的情形均获得较好的预测效果。    

2.  基于依赖关系的模块变更概率度量:一个实验分析  
   薛朝栋  杨已彪  周毓明《计算机应用》,2012年第32卷第7期
   模块变更预测对于面向对象软件的开发和维护工作具有重要意义.针对软件的模块变更预测问题,首先在软件类之间依赖关系的基础上提出了一种轻量级的模块变更概率计算方法,然后利用Logistic回归模型对Eclipse 2.0系统进行了实验分析.实验结果表明:一方面,基于依赖关系的模块变更概率度量捕获了与传统面向对象度量不同的信息;另一方面,当与传统的面向对象度量一起使用时,它们能够在统计意义上显著地提高模块变更预测的准确性.    

3.  一个实用面向对象软件度量工具的设计与实现  
   高鹏  黄志球  张定会  左银龙  柳雪涛《小型微型计算机系统》,2002年第23卷第12期
   在分析了多种面向对象度量模型的基础上 ,设计并实现了一种实用的面向对象软件度量工具 .该工具从结构上保证了面向对象度量和面向结构度量的结合 ,与直接度量和间接度量的结合 .详细介绍了对象特征的分析 ,以及特征集和度量指标的存储设计 .最后举例验证该设计的实用性 ,并指出需进一步改进的方面 .    

4.  基于GMDH因果关系的软件缺陷预测模型  
   张德平  刘国强  张柯《计算机科学》,2016年第43卷第7期
   软件缺陷预测是软件可靠性研究的一个重要方向。基于自组织数据挖掘(GMDH)网络与因果关系检验理论提出了一种软件缺陷预测模型,借鉴Granger检验思想,利用GMDH网络选择与软件失效具有因果关系的度量指标,建立软件缺陷预测模型。该方法从复杂系统建模角度研究软件度量指标与软件缺陷之间的因果关系,可以检验多变量之间在非线性意义上的因果关系。最后基于两组真实软件失效数据集,将所提出的方法与基于Granger因果检验的软件缺陷预测模型进行比较分析。结果表明,基于GMDH因果关系的软件缺陷预测模型比Granger因果检验方法具有更为显著的预测效果。    

5.  一种基于多变量Logistic模型的缺陷定位方法  
   鞠小林  姜淑娟  陈翔  曹鹤玲  王兴亚《计算机工程与科学》,2014年第36卷第10期
   缺陷定位是软件开发过程的重要环节。充分利用程序的结构特征和行为特征有助于提高缺陷定位效率。提出一种基于多变量Logistic回归分析的缺陷定位框架,用于软件演化时对新版本程序进行类方法级别的缺陷定位。首先设计一组度量结构特征和行为特征的指标,通过静态分析和测试程序搜集并构建旧版本程序的特征数据集,同时从缺陷跟踪系统获取旧版本缺陷信息;其次,基于所得特征数据集和缺陷信息,应用单变量分析筛选出度量指标中与缺陷显著相关的指标,随后用选中的显著指标展开多变量分析,训练多变量Logistic模型;最后,基于选出的显著指标搜集并构建新版本程序的特征数据集,运用得到的Logistic模型预测每个类方法的出错概率,进而按出错概率降序检查类方法以定位错误。基于一组开源程序进行缺陷定位实证研究,结果表明,多变量Logistic模型可以提高缺陷定位的效率。    

6.  一个面向对象软件度量工具的实现和度量实验研究  被引次数:26
   李心科  刘宗田  潘飚  邢大红《计算机学报》,2000年第23卷第11期
   介绍了面向对象软件C&K度量学理论与方法,结合C++语言的特征,分析了C&K度量指标存在的缺点,提出了改进方法.然后描述了作者开发的基于改进C&K度量学理论与方法的针对C++的软件度量工具SMTCPP,该工具使用LL(1)分析法对源程序进行语法分析,从而提取程序中有关类、类成员、成员函数、对象等信息,计算出类的方法数、方法最大复杂度、继承树深度、子类数目、耦合度、响应集、相对内聚缺乏度等指标,以指导软件开发过程.这些度量结果还可以存放在数据库中,以便为建立软件质量评价模型收集充足的数据.论文最后对采用SMTCPP所做的3个实用软件度量实验结果进行了分析,表明了SMTCPP的实用性.    

7.  基于SVR的软件可靠性预测模型研究  
   马飒飒  冯哲  赵守伟《计算机工程与应用》,2007年第43卷第13期
   利用软件生命周期中的相关数据进行软件可靠性分析与预测是软件可靠性工程的重要组成部分。首先从软件开发全过程中分析影响软件可靠性的相关因素,对其进行定义并确定度量方法,然后以支持向量回归机(SVR)分析方法为数学工具,建立基于软件质量度量的软件可靠性预测模型,并对该模型进行仿真分析。    

8.  基于流形学习的面向对象的软件缺陷预测模型  
   石陆魁  马春娟  王靖鑫  周浩《计算机工程与设计》,2014年第11期
   针对传统软件缺陷预测方法在预测面向对象的软件缺陷时存在的不足,提出一种基于流形学习的面向对象的软件缺陷预测模型。结合拉普拉斯特征映射法和分类方法,利用拉普拉斯特征映射法,对待预测的软件属性度量数据进行降维处理,得到其低维特征;利用分类算法,从低维特征数据中预测软件存在的缺陷。实验结果表明,该方法有效提高了面向对象的软件缺陷预测精度,也提高了算法的执行效率。    

9.  遗传优化支持向量机的软件可靠性预测模型  被引次数:5
   崔正斌  汤光明  乐峰《计算机工程与应用》,2009年第45卷第36期
   软件可靠性预测在软件开发的早期就能预测出哪些模块有出错倾向。提出一种改进的支持向量机来进行软件可靠性预测。针对支持向量机参数难选择的问题,将遗传算法引入到支持向量机的参数选择中,构造基于遗传算法优化支持向量机的软件可靠性预测模型,并用主成分分析的方法对软件度量数据进行降维,通过仿真实验,证明该模型比支持向量机、BP神经网络、分类回归树和聚类分析等预测模型具有更高的预测精度。    

10.  电力负荷短期预测的支持向量回归参数自动赋值研究  
   杨宪军《自动化博览》,2012年第1期
   电力系统负荷预测是当前国内外的研究热点,支持向量回归算法是一种解决电力系统负荷预测问题非常有效的方法,如何根据特定数据集选择合适的模型参数,以保证建立好的模型有很好的推广性能,成为设计支持向量回归机的关键一步。本文采用了1-范数、2-范数以及v-支持向量回归算法来解决支持向量机参数的自动复制问题。在真实数据集上的实验结果表明,新模型在预测能力上较之一些广泛使用的软件可靠性预测模型有明显的提高。    

11.  面向对象分布式软件可靠性评估模型研究  
   何俊学  张民悦  李战明《计算机应用》,2008年第28卷第Z2期
   针对面向对象的分布式大型软件的可靠性评估提供了一种较为可行的模型和方法,分析了面向对象分布式软件的复杂性度量因素对可靠性的影响、软件过程能力对于可靠性的影响.提出了使用支持向量回归分析方法解决现代软件可靠性评估问题,并利用Matlab和SVM工具箱对算法进行了具体实现,说明了该方法的可行性.    

12.  基于一种设计最优规则的OO设计度量分析研究  
   李新叶 宋雨 曾林娜《微机发展》,2005年第15卷第11期
   面向对象软件设计最优规则能够指导设计出优化结构,提高OO设计的结构质量,使设计更易维护。Riel规则是其中一种重要的设计最优规则。链接分析度量是针对OO类图模型质量的一种度量方法。文中研究了Riel规则及链接分析度量方法,并分析了链接分析度量方法与Riel规则及OO模型质量的关系。结论表明Riel规则指出了OO设计应避免创建“上帝”(God)类,链接分析度量能够识别出具有上帝(“God”)角色的类,指导设计者的设计遵守Riel规则。有效地使用链接分析度量,使OO设计符合Riel规则,可以及早发现问题,提出改进意见,从而提高OO软件的质量。    

13.  基于一种设计最优规则的OO设计度量分析研究  
   李新叶  宋雨  曾林娜《计算机技术与发展》,2005年第15卷第11期
   面向对象软件设计最优规则能够指导设计出优化结构,提高OO设计的结构质量,使设计更易维护.Riel规则是其中一种重要的设计最优规则.链接分析度量是针对OO类图模型质量的一种度量方法.文中研究了Riel规则及链接分析度量方法,并分析了链接分析度量方法与Riel规则及OO模型质量的关系.结论表明Riel规则指出了OO设计应避免创建"上帝"(God)类,链接分析度量能够识别出具有上帝("God")角色的类,指导设计者的设计遵守Riel规则.有效地使用链接分析度量,使OO设计符合Riel规则,可以及早发现问题,提出改进意见,从而提高OO软件的质量.    

14.  基于软计算技术的军用软件可靠性预测模型研究  
   孙媛  赵建军  周源《兵工自动化》,2017年第36卷第2期
   针对软件可靠性预测模型不能适用于现实环境中所有情况的问题,设计一种基于软计算技术的军用软件可靠性预测模型.通过分析使用软计算技术解决军用软件可靠性预测的前景,在介绍软件可靠性概念的基础上,对软件可靠性预测模型进行分类,讨论了使用软计算技术预测军用软件可靠性的不同方法,对军用软件可靠性预测的度量标准和失效的预测方法的评估指标开展研究,比较了通用的软件失效数据集的来源、特点和缺陷数目,总结了常用的可靠性预测工具的特点和适用范围.分析结果表明:采用软计算技术解决军用软件可靠性预测问题,能够优化测试效果,符合军用软件的实际情况.    

15.  软件缺陷预测技术研究进展  
   宫丽娜  姜淑娟  姜丽《软件学报》,2019年第30卷第10期
   随着软件规模的扩大和复杂度的不断提高,软件的质量问题成为关注的焦点,软件缺陷是软件质量的对立面,威胁着软件质量,如何在软件开发的早期挖掘出缺陷模块成为一个亟需解决的问题.软件缺陷预测通过挖掘软件历史仓库,设计出与缺陷相关的内在度量元,然后借助机器学习等方法来提前发现与锁定缺陷模块,从而合理地分配有限的资源.因此,软件缺陷预测是软件质量保证的重要途径之一,近年来已成为软件工程中一个非常重要的研究课题.汇总近8年(2010年~2017年)国内外的缺陷预测技术的研究成果,并以缺陷预测的形式为主线进行分析,首先介绍了软件缺陷预测模型的框架;然后从软件缺陷数据集、构建模型的方法及评价指标这3个方面对已有的研究工作进行分类归纳和比较;最后探讨了软件缺陷预测的未来可能的研究方向、机遇和挑战.    

16.  面向对象软件度量自动化参考模型MOOP  被引次数:7
   梅琳  杜晓晨  李茜  徐永森《计算机工程与科学》,2001年第23卷第5期
   评估软件质量涉及到定性和定量两个方面。在定量的度量方面,要考虑两个问题,一是度量什么,二是如何度量。面向对象技术的新特点给软件度量提出了新的要求。本文提出了一种针对面向对象程序分析的度量自动化参考模型MOOP,该模型采用三层结构:翻译层、表示层、分析层,具有可重定编译前端、中间表示与语言无关、度量集可定制等优点。基于MOOP参考模型,我们设计了一种面向对象度量自动化系统MOOP-Kit。    

17.  SBFS:基于搜索的软件缺陷预测特征选择框架  
   陈翔  陆凌姣  吉人  魏世鑫《计算机应用研究》,2017年第34卷第4期
   软件缺陷预测通过预先识别出被测项目内的潜在缺陷程序模块,有助于合理分配测试资源,并最终提高被测软件产品的质量。但在搜集缺陷预测数据集的时候,由于考虑了大量与代码复杂度或开发过程相关的度量元,造成数据集内存在维数灾难问题。借助基于搜索的软件工程思想,提出一种新颖的基于搜索的包裹式特征选择框架SBFS。该框架在实现时,首先借助SMOTE方法来缓解数据集内存在的类不平衡问题,随后借助基于遗传算法的特征选择方法,基于训练集选出最优特征子集。在实证研究中,以NASA数据集作为评测对象,以基于前向选择策略的包裹式特征选择方法FW、基于后向选择策略的包裹式特征选择BW、不进行特征选择的Origin作为基准方法。最终实证研究结果表明:SBFS方法在90%的情况下,不差于Origin法。在82.3%的情况下,不差于BW法。在69.3%的情况下,不差于FW法。除此之外,我们发现若基于决策树分类器,则应用SMOTE方法后,可以在71%的情况下,提高模型性能。而基于朴素贝叶斯和Logistic回归分类器,则应用SMOTE方法后,仅可以在47%和43%的情况下,提高模型的预测性能。    

18.  静态软件缺陷预测方法研究  被引次数:7
   陈翔  顾庆  刘望舒  刘树龙  倪超《软件学报》,2016年第27卷第1期
   静态软件缺陷预测是软件工程数据挖掘领域中的一个研究热点.通过分析软件代码或开发过程,设计出与软件缺陷相关的度量元;随后,通过挖掘软件历史仓库来创建缺陷预测数据集,旨在构建出缺陷预测模型,以预测出被测项目内的潜在缺陷程序模块,最终达到优化测试资源分配和提高软件产品质量的目的.对近些年来国内外学者在该研究领域取得的成果进行了系统的总结.首先,给出了研究框架并识别出了影响缺陷预测性能的3个重要影响因素:度量元的设定、缺陷预测模型的构建方法和缺陷预测数据集的相关问题;接着,依次总结了这3个影响因素的已有研究成果;随后,总结了一类特殊的软件缺陷预测问题(即,基于代码修改的缺陷预测)的已有研究工作;最后,对未来研究可能面临的挑战进行了展望.    

19.  基于不相似性的软件缺陷预测算法  
   张雪莹  李瑞贤《计算机测量与控制》,2018年第26卷第3期
   软件缺陷预测是典型的类不均衡学习问题,其中有缺陷的样本数量远少于无缺陷的样本数量,但有缺陷的样本通常是预测的重点。现有的软件预测模型大多建立在基于静态度量元的软件缺陷数据集上,重点关注如何平衡类分布,而忽略了数据集中属性特征对软件缺陷的判别能力。当软件缺陷数据集中的属性特征对类目标概念缺乏判别能力时,传统机器学习算法难以构建有效的软件缺陷预测模型,从而无法获得有效的预测性能。为此,提出了一种基于不相似性的软件缺陷预测算法,通过改善软件缺陷数据集中属性的判别能力,进而提升软件缺陷预测性能。实验证明:基于不相似性的软件缺陷预测算法能够有效地改善传统机器学习算法在软件缺陷数据集上的预测性能。    

20.  基于UML需求分析模型的软件规模估算方法  被引次数:5
   郑明辉  周慧华  马光致《计算机应用与软件》,2004年第21卷第3期
   UML是面向对象程序设计方法中进行分析和设计的标准建模语言。功能点分析是一种广泛使用的度量软件功能大小的方法,它不依赖于实现语言,度量出来的结果也可以在不同的开发过程之间进行比较。文章提供了一种使用UML需求分析模型对应用系统进行功能点分析的方法,开发者使用该方法能在开发的早期估算出系统的规模及成本。    

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