软件缺陷预测技术

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.  

面向程序自动修复的缺陷分类方法研究*

程序自动修复是近年软件工程的研究热点,但其发展难以满足工业应用的要求。分析了自动修复技术的局限性,引入了缺陷分类的思想,并与正交缺陷分类方法相结合,提出了面向软件自动修复的缺陷分类方法(APRDC)。基于APRDC提出了自动修复技术集成的思想。实验中将基于APRDC与基于随机的自动修复技术集成工具作了比较。实验结果表明基于APRDC方法的自动修复技术的集成提高了修复效果,同时也表明了APRDC方法的有效性。  

探索数据挖掘分类技术在高校教学中的应用

数据挖掘是致力于数据分析和理解、揭示数据内部蕴藏知识的技术。由于数据库中存在着大量数据,因此从数据库中发现有用的信息显得十分重要。对数据挖掘技术的研究,国内外己经取得了许多令人瞩日的成就,并成功地应用到了许多领域,但在教育领域中的应用并不广泛。探索在高校教学中数据挖掘分类技术的应用,提出数据挖掘技术在高校教学应用中的实施方案,并以高校教学中学生成绩的分析为例介绍方案的实施过程。