异味

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融合静态程序分析与集成学习的Android代码异味共存检测
《计算机应用研究》2025年第4期1167-1176,共10页王祯启 边奕心 马偌楠 毕博宇 王金鑫 
黑龙江省高等教育教学改革研究项目(SJGYB2024407)。
相对于单一种类的代码异味,异味共存对程序更具危害性。针对Android特有代码异味,现有研究主要关注单一种类异味的检测,忽略异味共存对Android应用程序的负面影响。为识别共存的Android特有代码异味,提出融合静态程序分析与集成学习的An...
关键词：Android代码异味共存 软投票 集成学习 静态程序分析 
融合特征选择与多模型软投票集成学习的代码异味检测方法被引量：1
《小型微型计算机系统》2025年第2期504-512,共9页黄晨峻 高建华 
国家自然科学基金项目(61672355)资助。
代码异味会导致软件质量逐渐衰退,降低软件可理解性和可维护性.为检测软件结构中的代码异味,提出了一种基于CK度量的、经过两步特征选择的软投票集成学习的代码异味检测方法,该方法首先进行特征选择,使用Pearson相关系数剔除冗余特征,...
关键词：代码异味 特征选择 CK度量 投票模型 集成学习 
融合信息增益和Transformer的代码异味强度预测
《计算机技术与发展》2025年第1期154-161,共8页苏亚宁 高建华 
国家自然科学基金(61672355)。
检测代码异味强度可以使开发人员优先处理严重性较高的代码问题,从而降低维护成本提升效率。目前基于传统算法模型的异味强度识别方法无法确保检测的效率,为了解决这个问题,该文提出了一种代码异味强度预测模型。首先选取涵盖代码的不...
关键词：代码异味 TRANSFORMER 信息增益 强度预测 机器学习 
数智化技术在打造无泄漏无异味装置的研究
《石油化工自动化》2024年第6期78-80,103,共4页王鹏 
炼油化工行业具有高温高压、易燃易爆的特点,其安全环保水平决定着行业竞争力水平。针对高温油气不可达法兰密封点泄漏防控难的特点,提出了基于新一代数智化技术与无泄漏、无异味、绿色低碳理念融合,打造无泄漏、无异味炼化装置的方案...
关键词：法兰密封点 人工智能 泄漏防控 设备管理 
基于机器学习的缓慢循环异味检测方法
《人工智能与机器人研究》2024年第4期883-890,共8页马偌楠 边奕心 
随着移动应用的快速发展,代码异味问题日益凸显,严重影响了软件的质量和性能。本文提出了一种基于机器学习的缓慢循环异味检测方法,旨在提高Android应用中代码异味的检测效率和准确性。研究首先构建了一个包含7000个样本的数据集,然后...
关键词：机器学习 缓慢循环 异味检测 
基于深度学习的过度耦合的消息链异味检测方法
《人工智能与机器人研究》2024年第4期891-900,共10页毕博宇 边奕心 
随着移动应用的快速发展,代码异味问题日益凸显,严重影响了软件的质量和性能。本文提出了一种基于深度学习的过度耦合的消息链异味检测方法,旨在提高代码异味的检测效率和准确性。为了自动获取深度学习模型所需的大量标签数据,提出一种...
关键词：深度学习 代码异味 异味检测 
石化企业“无异味工厂”建设路径与实践被引量：2
《齐鲁石油化工》2024年第2期164-169,共6页齐立志 
“无异味工厂”建设是推进各类污染物管控向纵深拓展的重要举措。某石化企业通过实施全流程挥发性有机物(VOCs)源头减排、过程控制和末端治理,建设VOCs网格化监测系统,开展生产区域VOCs走航监测、实施精细化和差异化泄漏检测与修复(LDAR...
关键词：无异味工厂 挥发性有机物 网格化 走航监测 泄漏检测与修复 
原料罐区异味治理装置排口数据异常原因分析被引量：1
《石化技术》2024年第5期18-20,共3页邓坤 
原料罐区异味治理装置采用“吸附+冷凝+膜处理”工艺处理罐区废气,为满足监管要求,2021年该装置排口数据被接入到在线监测平台进行管控。某段时间内,排口非甲烷总烃在线监测数据异常波动现象,从废气处理过程及在线监测结果异常的角度分...
关键词：罐区 异味治理 非甲烷总烃 挥发性有机物 
气相色谱-双极离子迁移谱现场快速检测空气中恶臭异味污染物
《中国科技期刊数据库 工业A》2024年第4期0133-0139,共7页李林 刘巍 王静 胡文艳 朱颖杰 
杭州市农业和社会发展重点项目恶臭异味原位在线监测系统研发攻关,计划编号:202203A12。
恶臭污染是典型的扰民污染,直接影响人民群众的生活质量和舒适度,异味物质的监测和治理已成为解决老百姓身边问题的重大需求。本研究开发了一种气相色谱-双极离子迁移谱(GC-DIMS)联用系统,建立了国标及上海地标中要求管控的22种恶臭因...
关键词：气相色谱 双极性离子迁移谱 现场检测 恶臭异味 
Bagging异构集成的代码异味检测与重构优先级划分
《计算机工程与应用》2024年第3期138-147,共10页吴海涛 蔡咏琦 高建华 
国家自然科学基金(61672355)。
代码异味是不良的设计和代码实现的症状,可能阻碍代码理解、增加代码更改和出错的可能性。以前的研究专注于单一模型在代码异味上的检测,并且无法为开发人员提供重构建议。针对上述问题,提出一种基于Bagging异构集成模型的代码异味检测...
关键词：代码异味 机器学习 集成学习 软件重构 可能性分布 
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