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准确地将缺陷分配给最合适的修复者对大型软件项目的缺陷修复具有重要意义。当前缺陷自动分配技术的研究主要利用历史缺陷报告的描述信息、缺陷关联信息、历史分派信息等,但这些方法都没有将缺陷报告信息充分挖掘。提出在缺陷报告分配时将缺陷历史分派信息和缺陷文本相似信息相结合。首先根据缺陷历史分派信息生成再分配图;然后计算新缺陷报告与历史缺陷报告缺陷的文本相似度,找出相似度最高的前K个缺陷报告所对应的修复者;最后,根据这些修复者在再分配图中的依赖关系生成预测再分配路径。为了验证该方法的有效性,利用Eclipse和Mozilla的缺陷报告集进行实验,实验表明提出的方法在预测的准确度上明显优于其他方法。 相似文献
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机载环境下,超短波通信系统由于电磁干扰等诸多原因,容易导致接收到的语音出现断续。引入基于空-时模型的线性约束最小方差(Spatio-Temporal Linearly Constrained Minimum Variance, ST-LCMV)方法来对多通道的语音信号进行合成,保证话音的完整性,增强话音的稳定性。构建了多通道语音信号合成(Multi-channel Speech Signal Synthesis, MSSS)算法并使用真实的机载噪声进行仿真验证,结果表明,MSSS能保留完整的语音信息,并且在实验设置的机载噪声环境下具有普适性。MSSS输出信号的语音感知质量评估(Perceptual Evaluation of Speech Quality, PESQ)分数相对于等增益合并提高了0.451 8分。 相似文献
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