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1.
软件缺陷预测技术   总被引:31,自引:3,他引:28       下载免费PDF全文
王 青  伍书剑  李明树 《软件学报》2008,19(7):1565-1580
软件缺陷预测技术从20世纪70年代发展至今,一直是软件工程领域最活跃的内容之一,在分析软件质量、平衡软件成本方面起着重要的作用.研究和讨论了软件缺陷预测技术的起源、发展和当前所面临的挑战,对主流的缺陷预测技术进行了分类讨论和比较,并对典型的软件缺陷的分布模型给出了案例研究.  相似文献
2.
静态软件缺陷预测方法研究   总被引:7,自引:2,他引:5       下载免费PDF全文
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.  相似文献
3.
基于BBNs的软件残留缺陷预测模型   总被引:3,自引:0,他引:3  
介绍了软件残留缺陷的重要性,简要阐述了目前对残留缺陷进行预测的一些模型,并指出了其中的问题及现有模型适应性不好的原因,提出了基于BBNs的软件残留缺陷数预测模型,给出了模型构建的具体过程。  相似文献
4.
基于ACO-SVM的软件缺陷预测模型的研究   总被引:3,自引:1,他引:2  
针对传统软件缺陷预测模型的应用范围通常被局限在一定的子空间而影响其适用性和准确性的问题,文中利用支持向量机(SVM)的非线性运算能力和蚁群优化算法(ACO)的寻优能力提出了一种基于ACO-SVM的软件缺陷预测模型.文中首先对待预测的数据进行主成分分析降低数据的维数以提高运算速度,然后根据蚁群优化算法来计算最优的SVM参数,然后再运用SVM进行软件缺陷的预测.并基于十折交叉方法进行实验,通过与传统方法的对比,证明文中方法具有较高的预测精度.  相似文献
5.
软件缺陷集成预测模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
利用单一分类器构造的缺陷预测模型已经遇到了性能瓶颈, 而集成分类器相比单一分类器往往具有显著的性能优势。以构造高效的集成缺陷预测模型为出发点, 比较了七种不同类型集成分类器的算法和特点。在14个基准数据集上的实验显示, 部分集成预测模型的性能优于基于朴素贝叶斯的单一预测模型。其中, 基于投票的集成分类框架具有最优的预测性能以及统计学意义上的性能优势显著性, 随机森林算法次之。Stacking集成框架也具有较强的泛化能力。  相似文献
6.
基于生命周期的软件缺陷预测技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
为保证软件可靠性和软件质量,在基于软件开发周期的基础上,提出了一种利用PCA-BP模糊神经网络的软件缺陷预计方法.针对影响软件可靠性的各种因素,依据相关的标准,结合工程实践,选取了影响软件可靠性的度量元.收集了实际工程中的一类飞行控制软件的度量数据,利用提出的模型进行缺陷预测,并将预测结果与传统的BP神经网络模型计算的结果进行了对比.对比结果表明,与基于BP神经网络的预测方法相比较,结合了主成分分析方法的PCA-BP神经网络预测方法具有更快的收敛速度和更高的预测准确度.  相似文献
7.
一种面向对象软件缺陷的早期预测方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
软件过程早期的缺陷预测技术可以辅助软件工程决策,从而提高软件开发与测试的质量。针对面向对象软件,提出一种以分析设计模型的度量经验数据建立缺陷回归预测模型的方法,其中模型的建立使用了一种新形式的支持向量回归算法ν-SVR。为了检验缺陷预测模型的实用价值,使用了来自真实世界的Eclipse项目三个版本的度量与缺陷数据集作为模型实验的训练集与测试集。结果表明,基于面向对象分析设计模型度量建立的缺陷回归预测模型可以在生命周期早期给出有效的缺陷数预测值,从而为软件工程实践提供支持。  相似文献
8.
随着时软件缺陷重视程度的提高,人们提出了很多软件缺陷预测模型,但所有的模型都只停留在缺陷数预测的基础上,不能系统分析出导致预测结果的真正原因。而本文结合一个具体的软件缺陷预测模型。利用贝叶斯公式对导致结果发生的影响因素进行了分析。此方法不但能对现有开发项目的一些重要影响因素起到控制作用,还为今后的开发项目提供了一定的经验数据,预防同类错误的再次发生。  相似文献
9.
在注射成型过程中,塑料熔体在模具型腔内的流动和传热过程是非常复杂的物理现象。合理地利用注塑模CAE技术,工艺人员可在模具制造之前,就对模具设计方案进行分析和模拟,以此代替实际的物理试模,预测潜在的设计缺陷并进行修改。  相似文献
10.
基于机器学习的软件缺陷预测是一种有效的提高软件可靠性的方法。该方法基于软件模块的统计特性预测软件模块可能出现的缺陷数或是否容易出现缺陷。通过对软件模块缺陷状况的预测,软件开发组织可以将有限的资源集中于容易出现缺陷的模块,从而有效地提高软件产品的质量。基于机器学习的软件缺陷预测近年来出现了很多研究成果,文章概述该领域近年来的主要研究成果,并根据各方法的特点进行了分类。  相似文献
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