基于变异的软件缺陷预测负样例生成技术研究.pdf

基于主成分分析方法的软件缺陷预测研究.doc 基于主成分分析方法的软件缺陷预测研究 摘要软件测试作为保证软件质量的一个重要手段，在国内外受到广泛重视，并进行了多年研究。通俗地讲，软件测试是发现并指出软件系统缺陷的过程[1]。在统计学中，主成分分析方法比较适合对综合状况进行预测。因此考虑将主成分分析方法引入软件缺陷预测领域，以提高软件开发质量和效率。关键词主成分分析 软件缺陷 1 主成分分析算法（Principle Component Analysis,PCA）主成分分也称为KL变换[2]。它是一种常用的特征提取方法，这种技术可以在保证信息损失最少的前提下，对高维变量空间进行降维处理，它依据特征值大小选择特征向量，消除了特征向量

2017-06-03 约4.53千字 4页立即下载

基于G-LSTM的多特征融合软件缺陷预测研究.docx 基于G-LSTM的多特征融合软件缺陷预测研究 一、引言随着软件工程的快速发展，软件规模日益扩大，软件质量保证成为了软件项目成功的重要因素。软件缺陷预测研究对于提前识别潜在的缺陷、提高软件质量具有重大意义。传统的软件缺陷预测方法往往依赖单一的特征进行预测，这限制了预测的准确性和可靠性。因此，本研究提出了一种基于G-LSTM（门控长短期记忆网络）的多特征融合软件缺陷预测方法。该方法能够有效地融合多种特征，提高预测的准确性和可靠性。二、研究背景与意义在软件工程领域，缺陷预测是一个重要的研究课题。通过对软件的历史数据进行分析和预测，可以提前发现潜在的缺陷，从而提高软件的质量和可靠性。然而，传统的

2025-02-09 约4.53千字 9页立即下载

基于多通道特征融合的软件缺陷预测研究.docx 基于多通道特征融合的软件缺陷预测研究 一、引言随着软件行业的迅猛发展，软件质量成为了决定软件成功与否的关键因素之一。软件缺陷预测作为软件质量保障的重要手段，其研究具有重要的现实意义。本文旨在探讨基于多通道特征融合的软件缺陷预测研究，以提高软件缺陷预测的准确性和效率。二、软件缺陷预测的重要性 软件缺陷预测是指通过分析软件的代码、文档、测试数据等，预测软件中可能存在的缺陷，以便提前采取修复措施，提高软件质量。软件缺陷预测的重要性在于： 1.提高软件质量：通过预测软件中的缺陷，可以提前进行修复，从而提高软件的质量和可靠性。 2.节约成本：及早发现和修复软件缺陷，可以避免因缺陷导致的后期修复成本和

2025-03-16 约4.46千字 9页立即下载

基于G-LSTM的多特征融合软件缺陷预测研究.docx 基于G-LSTM的多特征融合软件缺陷预测研究 一、引言随着软件行业的快速发展，软件项目的复杂性日益增加，软件缺陷预测成为了质量管理的重要环节。为了更有效地进行软件缺陷预测，本文提出了一种基于G-LSTM（门控长短期记忆网络）的多特征融合方法。该方法能够综合考虑软件项目的多种特征，提高预测精度，为软件开发者提供有力的支持。二、研究背景及意义 软件缺陷预测是软件工程领域的重要研究课题，对于提高软件质量、降低维护成本具有重要意义。传统的软件缺陷预测方法主要依赖于代码审查、测试用例等静态特征，而忽略了项目开发过程中的动态特征。因此，如何充分利用多特征进行软件缺陷预测成为了研究的热点。 G-LSTM

2025-03-05 约5.38千字 11页立即下载

基于多源域适应的跨项目软件缺陷预测方法研究.docx 基于多源域适应的跨项目软件缺陷预测方法研究一、引言随着软件产业的迅猛发展，软件缺陷预测已成为软件开发过程中不可或缺的环节。在软件项目中，预测潜在的缺陷对于提高软件质量、减少开发成本和提升用户体验具有重要意义。然而，由于不同项目之间存在差异性和复杂性，传统的单项目缺陷预测方法往往难以满足实际需求。因此，本文提出了一种基于多源域适应的跨项目软件缺陷预测方法，旨在解决跨项目软件缺陷预测的难题。二、研究背景与意义多源域适应是一种机器学习方法，旨在利用多个源域的数据共同学习目标域的知识。在软件缺陷预测中，多源域适应方法可以充分利用不同项目中的缺陷数据，挖掘出潜在的规律和模式，从而实现对新项目的缺

2025-02-09 约5.25千字 11页立即下载

基于迁移学习的软件缺陷预测方法研究.PDF ( ) 第卷第期西南师范大学学报自然科学版年月 39 3 2014 3 ( ) Vol.39 No.3 JournalofSo

2017-07-28 约2.88万字 7页立即下载

基于多通道特征融合的软件缺陷预测研究.docx 基于多通道特征融合的软件缺陷预测研究 一、引言随着软件行业的迅猛发展，软件质量成为了决定软件成功与否的关键因素之一。软件缺陷预测作为软件质量保障的重要手段，其研究具有重要的现实意义。本文旨在探讨基于多通道特征融合的软件缺陷预测研究，以提高软件缺陷预测的准确性和效率。二、软件缺陷预测的重要性 软件缺陷预测是指通过分析软件的代码、文档、测试数据等信息，预测软件中可能存在的缺陷，以便及时采取修复措施，提高软件质量。准确的软件缺陷预测可以帮助开发人员优化开发流程，减少后期维护成本，提高用户满意度。因此，研究软件缺陷预测方法具有重要的实际应用价值。三、多通道特征融合概述多通道特征融合是一种将多个

2025-04-20 约4.56千字 9页立即下载

基于GAN数据增强的软件缺陷预测聚合模型.docx 基于GAN数据增强的软件缺陷预测聚合模型一、引言随着软件行业的迅猛发展，软件缺陷预测成为了软件开发过程中不可或缺的一环。然而，由于实际软件项目中的缺陷数据往往存在分布不均、样本量不足等问题，给缺陷预测带来了诸多挑战。针对这些问题，本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）数据增强的软件缺陷预测聚合模型。该模型能够有效地扩充缺陷数据集，提高缺陷预测的准确率。二、相关工作近年来，许多研究者对软件缺陷预测进行了深入的研究。其中，基于机器学习和深度学习的缺陷预测方法备受关注。然而，这些方法往往面临数据稀疏、分布不均等问题。为了解决这些问题，一些研究者提出了数据增强的方法，如SMOTE、ADASY

2025-02-15 约4.74千字 10页立即下载

基于GAN数据增强的软件缺陷预测聚合模型.pdf 摘要随着机器学习算法的广泛应用，在网络空间安全领域，与软件安全密切相关的软件缺陷预测（SDP，softwaredefectprediction）已经成为研究者日益关注的热点。在 SDP任务中，研究者通常在软件缺陷数据集上，使用机器学习分类算法来构建SDP 模型。然而，大多数数据集中缺陷数据（正例样本）较少，数据集的类不平衡问题较为严重，从而导致学习到的SDP模型的预测性能较低且稳定性较差。为此，一些学者使用随机上采样（ROS，RandomOver-sampling），随机下

2025-03-10 约9.51万字 58页立即下载

一种基于多语义提取器的软件缺陷预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565063 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210336797.7 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 2022.03.3

2023-05-07 约2.06万字 16页立即下载

基于类级别源代码相似度的软件缺陷预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114564410 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210277028.4 (22)申请日 2022.03.21 (71)申请人南通大学地址 226019 江苏

2023-05-09 约1.14万字 11页立即下载

基于CodeBERT-BiGRU的软件缺陷预测模型研究及系统实现.docx 基于CodeBERT-BiGRU的软件缺陷预测模型研究及系统实现一、引言随着软件系统的日益复杂化和大规模化，软件缺陷预测已成为软件工程领域的一项重要任务。准确的预测软件缺陷有助于提高软件质量、减少开发成本和提升用户体验。近年来，深度学习技术的发展为软件缺陷预测提供了新的解决方案。本文提出了一种基于CodeBERT和BiGRU的混合模型，用于软件缺陷预测，并详细介绍了该模型的研究及系统实现。二、相关工作在软件缺陷预测领域，已有许多研究工作。传统的预测方法主要依赖于代码的静态分析、代码度量等手段。然而，这些方法往往无法充分捕捉代码的语义信息和上下文信息。近年来，深度学习技术在自然语言处理和

2025-02-25 约5.14千字 11页立即下载

基于CodeBERT-BiGRU的软件缺陷预测模型研究及系统实现.docx 基于CodeBERT-BiGRU的软件缺陷预测模型研究及系统实现一、引言随着软件产业的迅猛发展，软件项目的复杂性和规模也在不断扩大，导致软件缺陷频发。软件缺陷预测已成为提高软件质量的重要手段。本文将重点介绍基于CodeBERT和BiGRU的深度学习模型在软件缺陷预测方面的研究及系统实现。二、背景与相关研究近年来，深度学习技术在软件缺陷预测方面取得了显著成果。研究者们提出了许多基于深度学习的软件缺陷预测模型，如基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的模型。然而，这些模型在处理源代码等复杂数据时仍存在一定局限性。因此，本文提出的CodeBERT-BiGRU模型旨在解决这一问题。

2025-04-13 约5.8千字 11页立即下载

2025-03-14 约1.53万字 22页立即下载

2025-03-18 约3.64万字 52页立即下载