软件缺陷分类的研究

软件缺陷分类是缺陷管理的基础,是预防缺陷的有力支持工具。阐述了缺陷的概念、危害以及对软件缺陷分类的必要性,对各种软件分类方法进行了深入分析和研究,比较了各类分类方法的优缺点以及正交缺陷分类的使用情况,在正交缺陷分类标准的基础上制定出适合本软件组织自身情况的软件缺陷分类方法,最后对软件缺陷分类意义进行了总结。

软件缺陷分类及其度量技术研究

研究了软件缺陷管理的理论和方法,并在对各种软件缺陷分类方法进行深入分析和研究的基础上,针对目前软件工程管理中强调的软件过程改进方法,提出一种针对软件过程的软件分类方法;接着针对缺陷定量分析的需要,提出了一组缺陷度量公式;建立了基于过程的缺陷管理模型。

基于软件缺陷分类与量化分析的缺陷管理研究

介绍了软件缺陷的分类与特性,进一步研究基于缺陷特性的缺陷管理流程,以及分析几种常用管理工具,并且详细阐述了量化分析软件缺陷管理数据的方法。

基于改进支持向量机的软件缺陷快速分类研究

随着软件在各行业的广泛应用,对软件缺陷快速而准确的分类变得愈发关键。本文基于支持向量机(SVM)算法,提出了一种新的改进算法,强调提高处理效率和降低对噪声的敏感性,并通过对比分析实验结果,验证了改进算法相对于传统算法的性能优势。本文的研究结果能够为软件工程领域提供更先进、可靠的软件缺陷分类方法,为确保软件质量和可维护性提供有力支持。

基于邻域三支决策粗糙集模型的软件缺陷预测方法

基于已有软件缺陷数据,建立分类模型对待测软件模块进行预测,能够提高测试效率和降低测试成本。现有基于机器学习方法对软件缺陷预测的研究大部分基于二支决策方式,存在误分率较高等问题。本文针对软件缺陷数据具有代价敏感特性且软件度量取值为连续值等特性,提出了一种基于邻域三支决策粗糙集模型的软件缺陷预测方法,该方法对易分错的待测软件模块作出延迟决策,和二支决策方法相比,降低了误分类率。在NASA软件数据集上的实验表明所提方法能够提高分类正确率并减小误分类代价。

软件缺陷信息分析研究

软件测试就是尽可能的发现软件中的缺陷。缺陷信息及缺陷发生的背景信息作为软件测试中的过程财富需要进行全面详实的记录,当数据量足够大时,构建缺陷信息数据仓库,分析挖掘已有缺陷数据中的有用信息来指导测试工作,对于提高缺陷发现率和改善软件的质量是一种行之有效的办法。

基于专家系统的软件缺陷自动分类系统的研究

随着计算机科学技术的快速发展和软件应用的逐步推广以及软件规模、成本逐渐增大,软件设计的复杂程度不断提高,软件开发过程中出现错误即缺陷的机会越来越大。专家系统是人工智能的一个分支。把专家系统的理论应用于互联网平台,可以将软件缺陷自动分类这一问题高效解决。本文首先介绍了专家系统的原理、发展和应用,然后依据软件缺陷自动分类的特点及近年来的软件缺陷分类,采用Visual C++6.0开发工具,基于windows 7操作系统平台的软件缺陷分类专家系统DACS(Defect Automatic Classify System)。经过大量的数据测试证明,该系统能得到合理的结论,并且具有一定的应用价值。

缺陷管理工具对软件测试的作用

阐述了软件缺陷的分类、缺少缺陷管理工具对IT项目的影响分析;IT项目中存在软件缺陷管理工具对于软件测试工程师工作的帮助、缺陷管理工具对于一个IT项目能够最终成功实施的必要性和典型的缺陷管理工具BugFree的介绍及使用。