复杂软件系统健康状态智能感知与诊断模型

随着工业物联网和人工智能技术的迅猛发展,各种复杂软件系统(Complex Software System,CSS)日趋盛行,成为最重要的软件系统开发范式之一,其固有的成长性构造和适应性演化性质要求CSS必须能够实时感知和诊断自身的健康状态,确保其适应性演化过程中的质量.本文采用特征工程和存储库数据挖掘技术,对影响开源CSS健康状态的特征进行分析,建立了一个数据驱动的实时、客观地反映开源CSS健康状态的自感知模型,并进一步借鉴质量控制图的思想,定义了能够辅助开源CSS故障诊断的自诊断模型.最后,通过对比实验,证明了本文提出的模型因为全面综合了软件开发过程的绝大多数特征,能够更加全面和有效地评价软件的健康状态.