检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]淮阴师范学院计算机科学与技术学院,江苏淮安223300
出 处:《电脑知识与技术》2022年第25期47-48,56,共3页Computer Knowledge and Technology
基 金:淮安市科技计划项目(软件缺陷预测方法及其模型构建研究)(项目编号:HABZ202023);淮安市科技计划项目(项目编号:HABZ202119)。
摘 要:软件缺陷预测技术是建立在软件历史信息基础上的预测模型,判断软件模块是否存在软件缺陷,从而实现测试资源的优化分配,实现软件测试工作效率的提高。随着软件缺陷预测技术的快速发展,许多机器学习方法相继被引入进来,以期提高软件缺陷预测的能力。文章针对基于机器学习的软件缺陷预测方法,系统地进行了分类和总结。
关 键 词:软件测试 软件缺陷预测 项目内缺陷预测 跨项目缺陷预测 机器学习
分 类 号:TP311.5[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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