基于谓词执行序列的软件缺陷定位算法.pdf
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基于覆盖分析的软件缺陷定位.docx
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第一章引言
1.1研究背景
随着现代化科技技术的高速发展，计算机的技术已经广泛应用于科研、教育、金融、科技、航空、航天等领域，相应的软件也成为其不可或缺的一部分。但是近年来，软件的安全性受到了很大的质疑，在社会各界，由于软件安全性所带来的危害层出不穷，而且这种危害趋势正以我们无法预计的速度增长。特别是在一些涉及到国家机密和军事的场合，软件的安全性更是重中之重。
由于面向对象、构件软件、分布式软件等新技术的兴起，软件的安全性和可靠性变得日益重要，并成为制约软件技术与发展的重要因素[1]。在实际的软件研制过程中，总是存在各种各样的问题，这些问题使得软件的使用未能达到预期的效果
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一种基于鲸鱼优化算法的软件缺陷定位方法及处理装置.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 115080402 A
(43)申请公布日 2022.09.20
(21)申请号 202210713128.7
(22)申请日 2022.06.22
(71)申请人 河南工业大学
地址 450001
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一种基于查询扩展的新增软件缺陷定位方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114546699 A
(43)申请公布日 2022.05.27
(21)申请号 202210173115.5
(22)申请日 2022.02.24
(71)申请人 北京工业大学
地址 100124
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基于深度学习的软件缺陷定位方法研究.pdf
基于深度学习的软件缺陷定位方法研究
摘要
缺陷定位是软件工程领域中至关重要的研究课题之一。传统的基于信息检索的软件
缺陷定位方法（IRBL）能在一定程度上根据缺陷报告定位到缺陷源代码文件，但是缺陷
报告由自然语言组成，源代码由编程语言组成，两者之间存在着语义鸿沟，而传统的
IRBL无法有效缓解二者之间的语义鸿沟，因此IRBL存在着准确率不高的问题。近年
来，越来越多的研究尝试利用深度学习技术，通过大量数据的学习分析来弥补IRBL的
不足。为了提升缺陷定位方法的准确率以及减少缺陷报告质量问题带来的影响，本文在
研究如何缓解词汇不匹配问题的同时，通过挖掘更多的数据特征来辅助提升缺陷定位方
法的准确
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基于源文件关系和深度学习的软件缺陷定位方法研究.docx
基于源文件关系和深度学习的软件缺陷定位方法研究
一、引言
随着信息技术的迅猛发展，软件系统变得愈发复杂和庞大，其中软件缺陷的存在往往成为影响软件性能、可靠性和稳定性的重要因素。软件缺陷定位，即快速、准确地确定软件中存在的缺陷位置，对于提高软件质量、减少维护成本具有重要意义。传统的软件缺陷定位方法主要依赖于人工调试和代码审查，但这种方法效率低下且易受人为因素影响。近年来，随着深度学习和源代码分析技术的发展，基于源文件关系和深度学习的软件缺陷定位方法逐渐成为研究的热点。本文将重点研究这种方法，旨在提供一种更高效、更准确的软件缺陷定位方案。
二、源文件关系与深度学习
源文件关系是指软件系统中各个源文
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一种基于聚类分析和决策树算法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 114816979 A
(43)申请公布日 2022.07.29
(21)申请号 202111382959.2
(22)申请日 2021.11.22
(71)申请人 江苏科技大学
地址 212008
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基于GAN-DLNA深度学习算法的计算机软件缺陷预测分析研究.pdf
与
信息技术信息化计算机应用
基于GAN-DLNA深度学习算法的计算机软件缺陷
预测分析研究
韩倩1
摘要针对计算机软件缺陷
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软件缺陷度量.pdf
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不平衡数据分类算法在软件缺陷预测中的应用研究.docx
不平衡数据分类算法在软件缺陷预测中的应用研究
目录
内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3文章结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
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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
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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
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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
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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
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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
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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