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 
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 
机器学习在Android代码异味检测中的应用
《长江信息通信》2024年第2期138-140,144,共4页孙梦琪 边奕心 
由于现有代码异味检测方法存在多方面的限制,无法准确高效的检测Android代码异味共存,提出基于机器学习的Android代码异味共存检测方法。首先提出并实现工具ASSD得到分离好的正负样本集,提取源代码中的文本信息作为机器学习分类器的输入...
关键词：机器学习 代码异味共存 Android代码异味 
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 
深度学习策略下缓慢循环异味检测方法被引量：2
《小型微型计算机系统》2024年第2期490-497,共8页边奕心 李禹齐 张子恒 赵松 尹启天 李文渊 
哈尔滨师范大学博士科研启动基金项目(XKB201801)资助;哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院科研项目(JKYKYY202004;JKYKYZ202104)资助;哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院教改项目(JKYJGY202203,JKYJGY202202)资助;哈尔滨师范大学高等教育教学改革研究项目(XJGYFW2022024)资助。
缓慢循环是一种Android特有代码异味,对Android应用程序的可维护性产生负面影响.针对传统基于静态程序分析方法误检率较高的问题,本文提出基于深度学习的检测方法.首先,使用代码文本信息作为模型输入的特征集.然后,使用两种深度学习模...
关键词：Android特有代码异味 缓慢循环 深度学习 机器学习 
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