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题名一种无监督的软件复杂度度量与评估模型
被引量:2
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作者
柯文俊
王泊涵
杜泽峰
姜利
缪沛恩
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机构
中国科学院计算技术研究所
中国科学院大学
北京计算机技术及应用研究所
国防科技大学信息工程学院
中国地质大学信息工程学院
中国科学技术大学软件工程学院
南昌大学信息工程学院
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出处
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2020年第4期333-341,共9页
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基金
国防基础科研(JCKY2016204B503)
装发预研基金(61400020103,61400020403)资助项目。
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文摘
软件复杂度度量作为软件工程的重要组成部分,可为软件的控制和降解、软件测试的资源分配和高质量软件的研制提供支撑。计算机控制软件往往规模复杂,开发、测试和维护难度大,其复杂度的准确度量意义重大。然而,现有方法大多依赖少量度量元或者人工设置各度量元的超参数权重,工作量大且准确度难以保证。本文提出了一种无监督的、自适应的软件复杂度度量算法,对度量元数据进行高斯混合模型(GMM)的概率建模和归一化;通过皮尔逊相关系数过滤度量元间的涌现特征,借助拓扑排序和图论思想,构建度量元的自适应线性加权模型,综合评估软件的复杂度。在3种数据集上的实验表明,本文提出的软件复杂度度量模型在定量和定性分析结果上取得了更好的度量和评估效果,可以有效解决软件的复杂度度量问题。
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关键词
计算机控制软件
高斯混合模型(GMM)
复杂度度量
顶点表示活动(AOV)网络
概率归一化
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Keywords
computer control software
Gaussian mixture model(GMM)
complexity measurement
activity on vertex(AOV)network
probability normalization
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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