软件质量

作品数：1740被引量：3211H指数：21
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基于GoGCN的软件系统类交互关系预测
《软件学报》2023年第11期5029-5041,共13页何鹏 卫操 吕晟凯 曾诚 李兵 
国家自然科学基金(62102136,61902114,61977021);湖北省重点研发项目(2021BAA184,2021BAA188);湖北省科技创新计划(2019ACA144,2020AEA008)。
软件系统是一个复杂的人工制品,类之间的交互关系对软件质量有着潜在影响,如软件缺陷的级联传播效应就是一个典型.如何准确预测软件系统中类之间合理关系,优化设计结构是软件质量保障的一个开放问题.从软件网络观的视角,综合考虑软件系...
关键词：软件网络 图中图 图神经网络 链路预测 软件质量 
Deep-SBFL:基于频谱的深度神经网络缺陷定位方法被引量：3
《软件学报》2023年第5期2231-2250,共20页李铮 崔展齐 陈翔 王荣存 刘建宾 郑丽伟 
江苏省前沿引领技术基础研究专项(BK20202001);国家自然科学基金(61702041);江苏省自然科学基金面上项目(BK20181353);北京信息科技大学“勤信人才”培育计划(QXTCP C201906)。
深度神经网络已经在自动驾驶和智能医疗等领域取得了广泛的应用.与传统软件一样,深度神经网络也不可避免地包含缺陷,如果做出错误决定,可能会造成严重后果.因此,深度神经网络的质量保障受到了广泛关注.然而,深度神经网络与传统软件存在...
关键词：软件质量保障 软件缺陷定位 深度神经网络(DNN) 频谱 怀疑度 
代码坏味研究综述被引量：6
《软件学报》2023年第1期150-170,共21页田迎晨 李柯君 王太明 焦青青 李光杰 张宇霞 刘辉 
国家自然科学基金重大项目(61690205);国家自然科学基金面上项目(61772071)。
代码坏味(code smells)是低质量的急需重构的代码片段.代码坏味是软件工程领域的一个研究热点,并且相关研究方向众多、时间跨度大、研究成果丰富.为梳理相关研究思路和研究成果、分析研究热点并预判未来研究方向,对1990年至2020年6月间...
关键词：代码坏味 软件重构 软件质量 度量 缺陷 
缺陷报告质量研究综述被引量：1
《软件学报》2023年第1期171-196,共26页邹卫琴 张静宣 张霄炜 陈林 玄跻峰 
国家自然科学基金(62002161,61902181,61872177,61872273);CCF-腾讯犀牛鸟基金(RAGR20200106);中国博士后科学基金(2020M671489)。
在软件开发和维护过程中,缺陷修复人员通常根据由终端用户或者开发/测试者提交的缺陷报告来定位和修复缺陷.因此,缺陷报告本身的质量对修复人员能否快速准确定位并修复缺陷具有重要的作用.围绕缺陷报告质量的刻画及改进,研究人员开展了...
关键词：软件质量保障 缺陷定位与修复 缺陷报告质量 质量建模和改进 
自适应推导下的统一化调试加速技术
《软件学报》2022年第2期377-396,共20页娄一翎 张令明 郝丹 张皓天 张路 
国家重点研发计划(2017YFB1001803);国家自然科学基金(61872008)。
在传统调试过程中,缺陷定位通常作为程序修复的前置步骤.最近,一种新型调试框架(统一化调试)被提出.不同于传统调试中缺陷定位和程序修复的单向连接方式,统一化调试首次建立了定位与修复之间的双向连接机制,从而达到同时提升两个领域的...
关键词：软件质量保障 软件测试 软件调试 缺陷定位 缺陷修复 
基于指针生成网络的代码注释自动生成模型被引量：5
《软件学报》2021年第7期2142-2165,共24页牛长安 葛季栋 唐泽 李传艺 周宇 骆斌 
国家自然科学基金(61802167,61972197,61802095);江苏省自然科学基金(BK20201250);华为-南京大学下一代程序设计创新实验室合作协议子项目。
代码注释在软件质量保障中发挥着重要的作用,它可以提升代码的可读性,使代码更易理解、重用和维护.但是出于各种各样的原因,有时开发者并没有添加必要的注释,使得在软件维护的过程中,往往需要花费大量的时间来理解代码,大大降低了软件...
关键词：软件质量保障 代码注释生成 神经网络 out-of-vocabulary word 指针生成网络 
基于代码自然性的切片粒度缺陷预测方法被引量：9
《软件学报》2021年第7期2219-2241,共23页张献 贲可荣 曾杰 
国家安全重大基础研究计划(613315)。
软件缺陷预测是软件质量保障领域的一个活跃话题,它可以帮助开发人员发现潜在的缺陷并更好地利用资源.如何为预测系统设计更具判别力的度量元,并兼顾性能与可解释性,一直是人们致力于研究的方向.针对这一挑战,提出了一种基于代码自然性...
关键词：软件质量保障 缺陷预测 代码自然性 切片粒度 语言模型 交叉熵 深度学习 
基于机器学习的软件漏洞挖掘方法综述被引量：47
《软件学报》2020年第7期2040-2061,共22页李韵 黄辰林 王中锋 袁露 王晓川 
国家重点研发计划(2018YFB0803501)。
软件复杂性的增加,给软件安全性带来极大的挑战.随着软件规模的不断增大以及漏洞形态多样化,传统漏洞挖掘方法由于存在高误报率和高漏报率的问题,已无法满足复杂软件的安全性分析需求.近年来,随着人工智能产业的兴起,大量机器学习方法...
关键词：机器学习 漏洞挖掘 代码表征 软件质量 深度学习 
静态程序分析并行化研究进展被引量：9
《软件学报》2020年第5期1243-1254,共12页陆申明 左志强 王林章 
国家自然科学基金(61802168);江苏省自然科学基金(BK20191247)。
静态程序分析发展至今,已在多个方面取得了长足的进步,应用于软件开发的众多方面.但对现代大规模复杂软件系统(如千万行代码规模的Linux操作系统、分布式大数据处理系统Hadoop等)进行高精度的静态分析,因其极大规模数据量的计算,仍有一...
关键词：静态程序分析 软件质量保障 并行计算 分布式处理 GPU加速 
基于文件粒度的多目标软件缺陷预测方法实证研究被引量：14
《软件学报》2019年第12期3694-3713,共20页陈翔 赵英全 顾庆 倪超 王赞 
国家自然科学基金(61702041,61602267,61202006);南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放课题(KFKT2019B14);广西可信软件重点实验室研究课题(kx201610);南通市应用研究计划(JC2018134);江苏省政府留学奖学金~~
软件缺陷预测技术通过挖掘和分析软件库训练出软件缺陷预测模型,随后利用该模型来预测出被测软件项目内的缺陷程序模块,因此可以有效地优化测试资源的分配.在基于代价感知的评测指标下,有监督学习方法与无监督学习方法之间的预测性能比...
关键词：软件质量保障 软件缺陷预测 有监督学习 无监督学习 多目标优化 
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