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1.
《计算机应用与软件》2015,(8)
目前软件缺陷预测的研究主要是从历史数据获取来源和预测方法这两方面入手。然而,获取到的软件历史缺陷数据往往是非均衡的,传统的预测方法会给缺陷数据带来极大的误分率。针对这一问题,提出使用基于统计抽样的非均衡分类方法来预测软件缺陷。通过经验性地对比分析12种已有抽样与分类算法组合的预测性能优劣,得到Spread Subsampling和随机森林结合的方法(SP-RF)综合表现最好,但具有较高伪正率(FPR)。为了进一步提高预测性能,针对原始SP-RF方法会对原始数据带来较大的噪音及信息缺失等不足,提出一种基于SP-RF的内置均衡化抽样的自适应随机森林改进算法(IBSBA-RF)。实验表明,IBSBA-RF算法可以显著降低预测结果的FPR,并且进一步提高了预测结果的AUC和Balance值。 相似文献
2.
为解决模糊测试在Windows平台执行过程缓慢、漏洞识别误报率与漏报率均较高的问题,提出一种基于动态能量优化的模糊测试系统。利用静态污点分析在敏感位置进行风险判定与标记;依据不同属性标准将输入文件划分为3种状态进行样本能量的动态优化;设计一种有效性度量机制针对低效输入截断。通过对4类应用进行实验,验证了在覆盖率和漏洞检测方面相较目前先进的模糊测试引擎最高提升67.6%与50.8%,并发现了5个未公开漏洞,其中两个获得CNVD编号,一个获得CVE编号,验证了系统的有效性。 相似文献
3.
分析现有软件缺陷分类方法,针对现有缺陷分类方法不能完全适用于航空机载软件缺陷管理的问题,结合机载软件研制阶段和特点,以现有软件缺陷分类方法为基础,综合考虑缺陷度量分析的要求,提出一种符合航空机载软件研制特点的缺陷分类方法,并给出了“缺陷类别”详细的分类.将其应用于实际软件研制过程中,应用结果表明,该方法满足机载软件缺陷分类原则. 相似文献
4.
软件缺陷预测能够提高软件开发和测试的效率,保障软件质量。无监督缺陷预测方法具有不需要标签数据的特点,从而能够快速应用于工程实践中。提出了基于概率的无监督缺陷预测方法—PCLA,将度量元值与阈值的差值映射为概率,使用概率评估类存在缺陷的可能性,然后再通过聚类和标记来完成缺陷预测,以解决现有无监督方法直接根据阈值判断时对阈值比较敏感而引起的信息丢失问题。将PCLA方法应用在NetGen和Relink两组数据集,共7个软件项目上,实验结果表明PCLA方法在查全率、查准率、F-measure上相对现有无监督方法分别平均提升4.1%、2.52%、3.14%。 相似文献
5.
基于灰色关联分析法的软件缺陷类型预测 总被引:1,自引:0,他引:1
灰色关联分析法是一种描述元素之间影响程度的分析法,适合于小项目数据集。小项目数据集制约着传统的软件缺陷类型的预测方法,使得预测的结果往往不够准确和可靠。因此在灰色关联分析法的基础上提出了特征子集选择、异常工程检测以及软件缺陷类型预测3种方法。通过实验的分析对比,验证了在灰色关联分析法的基础上,提出的软件缺陷类型预测方法的准确性和可靠性。 相似文献
6.
7.
8.
9.
即时软件缺陷预测是保障软件安全与质量相统一的必要途径,在软件工程领域受到越来越多的关注.然而,现有数据集存在特征冗余和特征相关性低的情况,极大影响了即时软件缺陷预测模型的分类性能和稳定性.此外,分析缺陷数据特征对模型的影响尤为重要,但如今对软件缺陷预测模型进行解释性研究较少.针对这些问题,文章基于6个开源项目的2274... 相似文献
10.
基于灰色预测理论的软件缺陷预测模型研究 总被引:3,自引:0,他引:3
软件缺陷是软件产品预期属性的偏离现象.妥善处理软件中的缺陷关系软件质量以及软件组织的生存与发展.利用开发过程中收集的软件缺陷的相关数据,依据灰色预测理论的核心:GM(1,1)来建立预测模型,对后续软件开发中缺陷的存在情况作出相应预测.实验表明该预测结果能指导软件组织较好地把握软件质量、合理分配测试资源,并在一定程度上帮助软件组织度量软件过程. 相似文献