基于文件历史耦合的软件演化研究

发布时间：2022-01-04 17:16

　　随着互联网行业的迅速发展,生活越来越便利。大量提高生活质量,给人们衣食住行方方面面带来便利的软件不断涌出,比如,淘宝、美团、滴滴出行等等。但是随之而来的也是用户对软件的要求越来越高,在满足需求的同时质量上要有保障。因此,随着需求不确定性和复杂的开发过程等约束的不断增加,开发无故障的可靠项目是一项艰难的工程,因为它们都是在不断的演化和维护过程中适应用户需求和外部环境才渐进成功的。于是,研究软件代码的质量和可靠性是非常重要的,所以很多研究人员通常会探索软件演化历史来分析演化的趋势以帮助开发人员提高软件维护效率。近年来,许多研究人员通过分析软件演化过程来帮助软件维护工作,但是很少有将研究重点放在具有耦合关系的文件层面。并且我们调查发现,在软件发展过程中,为了很多改进,一些文件通常一起被修改,也就是说大量存在相互依赖的文件,它们对软件质量具有潜在的影响。虽然历史耦合分析已经被广泛地用于差异研究,例如缺陷预测、影响分析、体系结构关系识别等,却很少有研究工作将具有耦合关系的文件描述为一个组,并对这些文件的演化过程建模来表示软件的维护和演化。本文的工作基于文件耦合信息来研究软件演化过程。首先对十个开... 

【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－４线性回归的例子??

？硕士学位论文??Ｍ八Ｓｉ，ｌ：ＫＳＴｍ、ｌＳ??Ｙ?５?ｎ??４?－??０?，???ｆ．．??－ｙ?ｙ．???２?２?１?４?Ｓ??ｘ??图２－５最小二乘法示意图??样本数据如果具有指数或近似指数规律时，可建立指数回归模型做预测分析，也??就是自变量Ｘ的增加不会导致Ｙ的相应增加，直到到达某个阈值后，Ｘ毎增加－小部??分，Ｙ会急速的上升，该模型可以避免由于复杂的计算和采用最小二乘法求解带来的??误差，预测精度较高。通常在基础数据列，的基础上建模，公式??为少，＝〇／＇（／＝１，２，．．．，《），其中ｙ，为样本数据，ｉ为样本序列值。同样，为解决最佳拟??合问题，通常采用的是最小二乘法。在回归模型中，对数有着个性化特质，也就是具??有典型．的基数２、１０和欧拉数（ｅ）。该模型初始是用来解决分类问题，是在线性回归??的基础上构建出的一种分类模型。??那么，基于内变Ｍ和因变量的类型以及特征，需要在多种回归校艰中选杼Ｍ佳模??型，应该注意以下几点：??（１）确定各变ＭＮ的关系和影响，选择有代表性的样本，尽避免异常数椐；??（２）根据一些指标参数选择最佳拟合，例如Ｒ－ｓｑｕａｒｅ?（拟含程度值），Ｐ－ｖａｌｕｅ??（拒绝原假设的值）等，因此在选择的吋候Ｒ－ｓｑｕａｒｅ越商越好，Ｐ－ｖａｌｕｅ越低越好；??（３）可将样本分为训练集和验证集，将预测模型进行交叉检验。??１２??

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【参考文献】：
期刊论文
[1]代码坏味对软件演化影响的实证研究[J]. 章晓芳,朱灿.  软件学报. 2019(05)
[2]对配对比较符号秩法临界值表的改进[J]. 张超,陈平雁,安胜利.  数理医药学杂志. 2003(06)
[3]基于构件的软件框架与角色扩展形态研究[J]. 刘瑜,张世琨,王立福,杨芙清.  软件学报. 2003(08)

博士论文
[1]基于机器学习的软件缺陷预测方法研究[D]. 张志武.南京邮电大学 2018

硕士论文
[1]基于软件演化的性能评估与分析[D]. 王成昌.东南大学 2018
[2]基于代码变更的软件演化评估及预测[D]. 苗意盎.东南大学 2016
[3]基于代码复杂度的软件演化评估与分析[D]. 何磊.东南大学 2016
[4]基于缺陷分析的软件演化研究[D]. 黎进.中南大学 2014



本文编号：3568743