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代码异味是指影响代码维护过程并降低软件质量的糟糕代码设计或实现。因此,代码异味检测在软件重构中非常重要。文章使用五种传统机器学习模型,对Android特有代码异味进行检测。为了获取机器学习模型所需的大量样本数据,文章构建了一个Java代码异味数据集,该数据集包含14,000个样本,并从源代码中提取46个特征。此外,还使用开源Android应用程序进行实验验证。结果表明,随机森林是检测无低内存解析器异味中性能最好的模型,实现了最高的F1值0.928。 相似文献
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在包层次的代码重构研究中,为了得到"高内聚、低耦合"的软件结构,层次聚类算法因其简单有效、聚类精度高等特点被认为是一种较好的软件聚类方法.但是,层次聚类算法时间复杂度高,不利于处理较大规模的软件.而基于密度聚类的DBSCAN算法则与之相反,具有较快的聚类速度,但是精度却较低.因此,提出一种基于DBSCAN的软件层次聚类... 相似文献
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克隆代码检测工具的输出结果由于存在克隆检测不一致性缺陷的误检和检测出的克隆代码不能直接用于重构的问题,需要对检测工具的输出结果进行预处理。为了解决该问题,提出一种新的克隆代码预处理方法。首先,将自适应K-最近邻聚类方法与程序依赖图相结合,用于降低克隆不一致性相关缺陷检测的误检。然后,使用基于代价-收益分析的评估方法,在消除缺陷后的克隆代码中识别可重构的克隆代码。实验结果表明,该预处理方法,不仅降低了克隆不一致性相关缺陷检测工具产生的误检,提高了可重构克隆代码的数量,而且将克隆代码检测与克隆代码重构两个过程连接为一个有机的整体,有利于提高软件的质量,降低软件维护的成本。 相似文献
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提出了一种基于小波系数和BP神经网络相结合的电力系统短期负荷预测新方法.把过去直接对负荷序列的预测替代为对小波系数的预测,并对小波细节系数作分层软阈值处理.详细介绍了小波系数结合BP神经网络进行预测的新方法,并给出算例验证. 相似文献
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提出了一种基于小波系数和BP神经网络相结合的电力系统短期负荷预测新方法。把过去直接对负荷序列的预测替代为对小波系数的预测,并对小波细节系数作分层软阈值处理。详细介绍了小波系数结合BP神经网络进行预测的新方法,并给出算例验证。 相似文献
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提出了一种基于小波系数和BP神经网络相结合的电力系统短期负荷预测新方法。把过去直接对负荷序列的预测替代为对小波系数的预测,并对小波细节系数作分层软阈值处理。详细介绍了小波系数结合BP神经网络进行预测的新方法,并给出算例验证。 相似文献
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由于现有代码异味检测方法存在多方面的限制,无法准确高效的检测Android代码异味共存,提出基于机器学习的Android代码异味共存检测方法。首先提出并实现工具ASSD得到分离好的正负样本集,提取源代码中的文本信息作为机器学习分类器的输入,从而实现机器学习检测Android代码异味共存。设计对比实验,实验结果表明机器学习可以检测Android代码异味共存,并且检测效果较现有基于静态程序分析的检测方法有较大提升,其中随机森林模型效果最好,其F1值提升了22%。 相似文献
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克隆代码又被称为重复代码,是一种代码坏味,针对传统的保持语法结构不变的过程提取方法提取克隆代码时存在的对某些克隆代码无法直接提取的问题,提出一种新的语义保持的克隆代码无定型过程提取方法,该方法结合程序依赖图和抽象语法树对程序进行语义分析,取消了传统的保持语法结构不变的过程提取算法对语句结构一致性的约束,保留了语义一致性约束,从而解决了传统方法不易处理的连续但不能直接提取的克隆代码提取问题,降低了对未标记语句提升的需求,并且不需要对跳转语句进行特殊处理.实验结果表明该方法可以提取传统的保持语法结构不变的过程提取方法不能提取的克隆代码,提高了克隆代码过程提取的准确性和适用性. 相似文献