系统测试阶段的软件缺陷预测模型分析.pdf
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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
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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。
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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
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融合静态分析警告的软件缺陷预测模型及其应用研究.pdf
计算机科学与探索1673-9418/2025/19(03)-0818-17
JournalofFrontiersofComputerScienceandTechnologydoi:10.3778/j.issn.1673-9418.2402003
融合静态分析警告的软件缺陷预测模型及其应用研究
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吴海涛，马景悦，高建华
上海师范大学信息与机电工程学院，上海200234
+通信作者E-mail:jhgao@shnu.
摘要：静态分析警告作为一种重要的软件质量指标，被广泛用于识别源代码中潜在的违规问题。近期的研究表
明，静态分析警告在代码异味检测和即时缺陷预测中有所应用，但有关项目早期缺少提交修改
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融合静态分析警告的软件缺陷预测模型及其应用研究
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吴海涛，马景悦，高建
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吴海涛，马景悦，高建华
上海师范大学信息与机电工程学院，上海200234
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摘要：静态分析警告作为一种重要的软件质量指标，被广泛用于识别源代码中潜在的违规问题。近期的研究表
明，静态分析警告在代码异味检测和即时缺陷预测中有所应用，但有关项目早期缺少提交修改
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软件缺陷与测试定义.pptx
第3章软件缺陷与测试定义2007年8月28日3时37分第1页软件测试的背景软件测试的定义软件测试生命周期软件开发与测试模型软件测试的术语和定义由安博测试空间技术中心/提供
3.1.1软件错误案例研究3.1软件测试的背景2007年8月28日3时37分第2页 软件无处不在，软件是人写的，所以不完美，请看下面的例子迪斯尼的狮子王问题，1994－1995 迪斯尼公司发布的第一个面向儿童的多媒体光盘游戏－－狮子王动画故事，在公众使用的系统中不能运行英特尔奔腾器的除法问题，1994 1994年12月30日；ThomasR.Nicely博士在他的一个实验中，发现了奔腾CPU的除法问题（4195835∕3
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软件缺陷管理与分析.pptx
软件缺陷管理与分析
目录CATALOGUE软件缺陷管理概述软件缺陷识别与记录软件缺陷分析与定位软件缺陷修复与验证软件缺陷预防策略及改进建议
01PART软件缺陷管理概述
软件缺陷定义软件缺陷是指在软件系统中存在的问题、错误或不符合预期的行为，可能导致软件运行失败、性能下降或产生不正确的结果。缺陷分类根据缺陷的性质和影响范围，软件缺陷可分为功能缺陷、性能缺陷、安全缺陷、兼容性缺陷、用户界面缺陷等。这些分类有助于更精确地定位和修复问题。软件缺陷定义与分类
03提升用户满意度减少软件中的缺陷可以提高用户体验，增强用户对软件的信任和满意度。01提高软件质量通过有效的缺陷管理，可以及时发现、记录和修复软
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Vol.45No.1舰船电子工程总第367期
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基于主成分分析的任务规划系统软件缺陷预测方法∗
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2025年第1期
基于主成分分析的任务规划系统软件缺陷预测方法∗
孙文川庄锦程吴延军刘磊
（91550部队大连116023）
摘要软件缺陷预测技术可以用于对软件功能性能故障风险的预测，对于对指导软件测试过程、提升软件质量有着
重要的意义。以任务规划系统软件研制评测过程中暴露的设计缺陷为先验信息。对软件缺陷对应功能模块及其影响等级
进行分类，采用主成分分析方法对造成软件缺陷的主要功能模块进行定位，为明确任务规划系统软件功能性能测试重点提
供指导。
关键词任务规划系统；软件缺陷；主成
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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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第8章 软件项目测试阶段管理.ppt
第8章 软件项目测试阶段的管理 本章要点： ? 软件项目测试管理概述 ? 软件项目测试标准和资质 ? 软件项目测试的目标 ? 软件项目测试的原则和方法 ? 软件项目测试的主要内容 ? 软件项目测试管理 ? 软件测试的结果与评价指标 软件测试是验证软件项目质量的基本手段，它贯穿于软件项目生命周期的各个环节。 这里重点介绍在软件项目开发临近尾声时，如何采用项目化管理思想，对软件项目预提交的成果进行全面系统的测试和综合把关。 8.1 软件项目测试管理概述 测试存在两个极端的现象：
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6566.软件缺陷模式与测试.pdf
软件缺陷模式与测试
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目录：
前言
第1章软件缺陷与缺陷模式
1.1软件缺陷的概念
1.2软件缺陷的来源
1.3软件缺陷的严重性和优先级
1.4软件缺陷的发现、排除及效率
1.5软件缺陷数据库
1.6软件缺陷管理
1.7软件缺陷预测
1.7.1撒播模型
1.7.2基于软件规模和复杂性的测量模型
1.7.3基于白盒测试的覆盖率进行预测
1.7.4基于软件研制的质量控制过程进行预测
1.7.5基于测试时错误发生的时刻进行预测
1.8软件缺陷预防
1.8.1了解缺陷
1.8.2缺陷查找技术
1.9软件缺陷的对数正态分布
1.10软件代
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软件缺陷管理与测试报告.ppt
第 5 章 软件缺陷管理与测试报告 5.1 软件缺陷的概念和种类 5.2 正确面对软件缺陷 5.3 软件缺陷的生命周期 5.4 软件缺陷的严重性和优先级 5.5 报 告 软 件 缺 陷 5.6 分离和再现软件缺陷 5.7 测 试 总 结 报 告 5.8 测 试 的 评 测 软件测试是在软件开发的过程中，对软件产品进行质量控制，目的是保证软件产品的最终质量。一般来说软件测试应严格按照软件测试流程，制定测试计划、测试方案、测试规范，实施测试，对测试数据进行记录，并根据测试情况撰写测试报告。测试报告主要是报告发现的软件缺陷。 测试评价主要包括覆盖评