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Predicting the fault-proneness of class hierarchy in object-oriented software using a layered kernel 被引量:1
1
作者 Peng HUANG Jie ZHU 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2008年第10期1390-1397,共8页
A novel kernel learning method for object-oriented (00) software fault prediction is proposed in this paper. With this method, each set of classes that has inheritance relation named class hierarchy, is treated as a... A novel kernel learning method for object-oriented (00) software fault prediction is proposed in this paper. With this method, each set of classes that has inheritance relation named class hierarchy, is treated as an elemental software model. A layered kernel is introduced to handle the tree data structure corresponding to the class hierarchy models. This method was vali- dated using both an artificial dataset and a case of industrial software from the optical communication field. Preliminary experi- ments showed that our approach is very effective in learning structured data and outperforms the traditional support vector learning methods in accurately and correctly predicting the fault-prone class hierarchy model in real-life OO software. 展开更多
关键词 Object-oriented software fault-proneness Support vector machine Structured kernel
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Data Discrimination in Fault-Prone Sensor Networks
2
作者 Xiaoning Cui Qing Li Baohua Zhao 《Wireless Sensor Network》 2010年第4期285-292,共8页
While sensor networks have been used in various applications because of the automatic sensing capability and ad-hoc organization of sensor nodes, the fault-prone characteristic of sensor networks has challenged the ev... While sensor networks have been used in various applications because of the automatic sensing capability and ad-hoc organization of sensor nodes, the fault-prone characteristic of sensor networks has challenged the event detection and the anomaly detection which, to some extent, have neglected the importance of discriminating events and errors. Considering data uncertainty, in this article, we present the problem of data discrimination in fault-prone sensor networks, analyze the similarities and the differences between events and errors, and design a multi-level systematic discrimination framework. In each step, the framework filters erroneous data from the raw data and marks potential event samples for the next-step processing. The raw data set D is finally partitioned into three subsets, Devent, Derror and Dordinary. Both the scenario-based simulations and the experiments on real-sensed data are carried out. The statistical results of various discrimination metrics demonstrate high distinction ratio as well as the robustness in different cases of the network. 展开更多
关键词 Data DISCRIMINATION fault-prone Sensor Network EVENT Error DISTINCTION Ratio
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地震多发区穿越断层破碎带隧道施工监测技术研究
3
作者 张建秋 《工程技术研究》 2024年第12期28-30,40,共4页
在整个穿越断层断裂带隧道的地震多发区施工过程中,施工监控是检验设计、施工是否合理,围岩、结构是否安全稳定,确保安全的一项重要手段。文章以位于西成客专四川段地震多发区某穿越断层破碎带的隧道为工程背景,通过对监测数据的回归分... 在整个穿越断层断裂带隧道的地震多发区施工过程中,施工监控是检验设计、施工是否合理,围岩、结构是否安全稳定,确保安全的一项重要手段。文章以位于西成客专四川段地震多发区某穿越断层破碎带的隧道为工程背景,通过对监测数据的回归分析,发现收敛速率-时间、累计收敛值-时间关系和累计沉降值-时间关系呈对数关系,沉降速率-时间关系呈指数关系。此外,通过数值模拟对钢架支护参数进行优化,数值模拟和施工监测结果表明,优化后的拱顶沉降及水平收敛随时间“收敛”趋势明显,各断面沉降量均小于施工开挖预留变形量,验证了调整的支护参数合理且可行。相关结论可为该隧道建设和相似工程提供参考。 展开更多
关键词 地震多发区 断层破碎带 隧道施工监测 回归分析
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软件缺陷预测经验共享:一种迁移学习方法 被引量:5
4
作者 吴方君 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第11期2416-2421,共6页
软件缺陷预测在提高软件质量、控制和平衡软件成本方面起着举足轻重的作用,是软件工程的活跃领域.研究者提出了许多预测技术,从不同层面解决了不同的问题,但目前仍有些问题尚待研究:软件缺陷数据分布不均衡、误分代价差异、跨项目软件... 软件缺陷预测在提高软件质量、控制和平衡软件成本方面起着举足轻重的作用,是软件工程的活跃领域.研究者提出了许多预测技术,从不同层面解决了不同的问题,但目前仍有些问题尚待研究:软件缺陷数据分布不均衡、误分代价差异、跨项目软件缺陷经验知识共享困难等.为了解决上述问题,提出一种基于迁移学习的软件缺陷预测经验共享方法,该方法在著名的迁移学习算法Tr Ada Boost基础上增加误分代价来提高有错误倾向模块的识别率,对目标软件项目数据和辅助软件项目数据采用不同的权重更新策略以区分它们对于目标软件缺陷预测的不同影响.通过对美国国家航天局软件工程项目NASA的JM1和KC2数据进行仿真实验,证明该方法在预测性能方面优于同类方法,具有预测效果良好和稳定性强的特点.实验结果表明在相近的软件开发环境下,软件开发团队之间可以有效地分享和继承丰富的软件缺陷经验,有效地提高软件产品的质量. 展开更多
关键词 软件缺陷预测 软件度量 迁移学习 不均衡数据 代价敏感
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北天山活断层的初步研究 被引量:8
5
作者 杨章 郭恒祖 +1 位作者 丁德轩 徐道尊 《内陆地震》 1988年第3期258-267,共10页
本文研究了北天山地区活断层的展布特征、活动时代、活动速率及其与地震活动的关系;描述了全新世活断层;估计了未来可能发生强震的危险区。
关键词 活断层 活动速率 强震危险区
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基于软件模块排序模型的纠正性软件维护 被引量:1
6
作者 罗云锋 贲可荣 《计算机与数字工程》 2007年第8期113-116,共4页
识别有故障倾向的模块能够将有限的资源最大化地用于软件维护。目的是利用软件模块排序模型预测模块故障倾向程度,从而指导纠正性软件维护。研究软件模块排序模型的评估和使用方法,并提出以贝叶斯信念网络改进排序模型的基本定量模型。
关键词 模块故障倾向 排序模型 基本定量模型 贝叶斯信念网络
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NTGIS系统中错误分布的量化分析
7
作者 王彬丽 付海涛 +2 位作者 张传红 程慧芳 张艳丽 《河北建筑科技学院学报》 2006年第4期70-72,共3页
在对开发面向网络海量空间信息的大型GIS系统(NTGIS)中出现的错误进行跟踪记录后,进行量化分析,目的是识别出有错误倾向(fault-prone)的代码,为如何合理地分配有限的测试资源提供依据,同时也为相关领域提供一定的实验数据。
关键词 软件测试 量化分析 错误倾向
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基于支持向量机的面向对象软件易发性故障预测 被引量:1
8
作者 赵艳 钟诚 +1 位作者 李智 闫铁 《计算机工程与科学》 CSCD 2008年第11期115-117,共3页
本文考虑软件故障严重程度,并采用C&K面向对象度量集,以支持向量机分析方法为数学工具,建立一种基于面向对象软件易发性故障预测模型。实验结果表明,与基于朴素贝叶斯的预测模型、随机预测模型和NNge预测模型相比,本文提出的预测模... 本文考虑软件故障严重程度,并采用C&K面向对象度量集,以支持向量机分析方法为数学工具,建立一种基于面向对象软件易发性故障预测模型。实验结果表明,与基于朴素贝叶斯的预测模型、随机预测模型和NNge预测模型相比,本文提出的预测模型对于高严重程度故障、低严重程度故障以及未划分故障严重程度的情形均获得较好的预测效果。 展开更多
关键词 面向对象 软件故障易发性 支持向量机 软件故障严重程度
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基于事故数据分析的山区高速公路事故易发段对策研究 被引量:1
9
作者 青光焱 《交通标准化》 2014年第23期134-139,共6页
对某高速公路事故多发段的交通事故形态进行分析,结合道路结构、道路线形、运行环境等多种因素进行综合分析,对事故多发路段采取了有针对性的处治对策,降低了交通事故的发生概率,提高了道路容错能力。
关键词 事故多发路段 交通安全 运行速度检验 容错能力
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伊通——舒兰断裂带的演化过程及其邻近地区地震危险区的模拟 被引量:5
10
作者 王成金 刘士平 《吉林大学学报(地球科学版)》 EI CAS 1987年第1期21-28,共8页
本文主要讨论了伊舒带的主要特征及其发展演化的历史过程。作者认为,晚期伊舒断裂带是郯庐断裂带的一个分支断裂,它经过了长期而复杂的演化过程,根据力学性质和活动方式的演变,演化过程被划分为四个阶段:最初是左旋剪切断裂,其后演变为... 本文主要讨论了伊舒带的主要特征及其发展演化的历史过程。作者认为,晚期伊舒断裂带是郯庐断裂带的一个分支断裂,它经过了长期而复杂的演化过程,根据力学性质和活动方式的演变,演化过程被划分为四个阶段:最初是左旋剪切断裂,其后演变为压性断裂,第三期是右旋剪切断裂,最后形成右旋张剪性断裂。文中对最新期应力场进行了模拟,获得了伊舒断裂带邻近地区能量等值线 图和能量集中区,根据实验结果和历史地震资料对地震危险区进行了划分。 展开更多
关键词 断裂带 地震危险区 地质力学 模拟
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通信基站、核心机房电源设备运行维护中存在的问题及处理案例 被引量:1
11
作者 虎佐翰 《通信电源技术》 2020年第S01期288-290,292,共4页
通信基站、核心机房电源设备运行过程中,往往由于维护不到位,普遍存在的一些易发故障不能够及时处理,出了问题往往推给设备制造厂家,没有真正找到故障源,无法从根本上真正解决故障隐患,造成一些设备能耗偏高,维护成本居高不下,为了解决... 通信基站、核心机房电源设备运行过程中,往往由于维护不到位,普遍存在的一些易发故障不能够及时处理,出了问题往往推给设备制造厂家,没有真正找到故障源,无法从根本上真正解决故障隐患,造成一些设备能耗偏高,维护成本居高不下,为了解决以上维护中常见问题,提高设备完好率,降低设备维护成本,达到绿色节能目的,将一些常见维护不到位造成的故障进行汇总,以供大家互相交流学习。 展开更多
关键词 通信基站 易发故障案例 故障源 降低维护成本
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Static Analysis and Code Complexity Metrics as Early Indicators of Software Defects
12
作者 Safa Omri Pascal Montag Carsten Sinz 《Journal of Software Engineering and Applications》 2018年第4期153-166,共14页
Software is an important part of automotive product development, and it is commonly known that software quality assurance consumes considerable effort in safety-critical embedded software development. Increasing the e... Software is an important part of automotive product development, and it is commonly known that software quality assurance consumes considerable effort in safety-critical embedded software development. Increasing the effectiveness and efficiency of this effort thus becomes more and more important. Identifying problematic code areas which are most likely to fail and therefore require most of the quality assurance attention is required. This article presents an exploratory study investigating whether the faults detected by static analysis tools combined with code complexity metrics can be used as software quality indicators and to build pre-release fault prediction models. The combination of code complexity metrics with static analysis fault density was used to predict the pre-release fault density with an accuracy of 78.3%. This combination was also used to separate high and low quality components with a classification accuracy of 79%. 展开更多
关键词 STATIC Analysis Tools COMPLEXITY Metrics Software Quality ASSURANCE STATISTICAL Methods FAULT Proneness
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软件模块故障倾向预测方法研究 被引量:2
13
作者 罗云锋 普杰 贲可荣 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期562-565,共4页
研究了在区分故障严重程度下的软件模块故障倾向预测方法,将故障分为高严重程度和低严重程度两种类型,用统计分析和机器学习方法分析静态代码度量与故障倾向之间的关系。以公开和私有两种类型的失效数据集作为实验数据,分析发现,故障的... 研究了在区分故障严重程度下的软件模块故障倾向预测方法,将故障分为高严重程度和低严重程度两种类型,用统计分析和机器学习方法分析静态代码度量与故障倾向之间的关系。以公开和私有两种类型的失效数据集作为实验数据,分析发现,故障的严重程度影响预测性能,预测不同严重程度的故障需要选择不同的度量和分类模型,预测低严重程度故障的性能好于预测高严重程度故障的性能。 展开更多
关键词 软件模块故障倾向 故障严重程度 统计分析 机器学习
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Empirical analysis of network measures for predicting high severity software faults 被引量:4
14
作者 Lin CHEN Wanwangying MA +4 位作者 Yuming ZHOU Lei XU Ziyuan WANG Zhifei CHEN Baowen XU 《Science China Earth Sciences》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第12期198-215,共18页
Network measures are useful for predicting fault-prone modules. However, existing work has not distinguished faults according to their severity. In practice, high severity faults cause serious problems and require fur... Network measures are useful for predicting fault-prone modules. However, existing work has not distinguished faults according to their severity. In practice, high severity faults cause serious problems and require further attention. In this study, we explored the utility of network measures in high severity faultproneness prediction. We constructed software source code networks for four open-source projects by extracting the dependencies between modules. We then used univariate logistic regression to investigate the associations between each network measure and fault-proneness at a high severity level. We built multivariate prediction models to examine their explanatory ability for fault-proneness, as well as evaluated their predictive effectiveness compared to code metrics under forward-release and cross-project predictions. The results revealed the following:(1) most network measures are significantly related to high severity fault-proneness;(2) network measures generally have comparable explanatory abilities and predictive powers to those of code metrics; and(3) network measures are very unstable for cross-project predictions. These results indicate that network measures are of practical value in high severity fault-proneness prediction. 展开更多
关键词 network measures high severity fault-proneness fault prediction software metrics
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有限标注数据下的软件故障倾向预测方法
15
作者 罗云锋 贲可荣 《武汉理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第20期178-183,共6页
将直推式支持向量机用于预测有限标注样本下的模块故障倾向。针对软件故障样本中存在正负样本数量不平衡、比例不确定等特点,对训练样本的惩罚项引入权重因子,并采用单样本调整准则以解决直推式支持向量机没有考虑样本不平衡、需要事先... 将直推式支持向量机用于预测有限标注样本下的模块故障倾向。针对软件故障样本中存在正负样本数量不平衡、比例不确定等特点,对训练样本的惩罚项引入权重因子,并采用单样本调整准则以解决直推式支持向量机没有考虑样本不平衡、需要事先确定未标注样本正负比例等问题。在7种不同规模的公开失效数据集上的实验结果表明:改进的直推式支持向量机算法利用了未标注数据隐含的信息,能够获得比归纳式分类算法更好的性能。 展开更多
关键词 软件故障倾向预测 软件度量 直推式支持向量机 有限标注数据
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