【摘 要】
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软件缺陷预测有助于提高软件质量,合理配置软件测试资源,目前已经有不少基于软件度量指标的缺陷预测模型.然而,现有的软件度量指标主要集中在源代码的结构信息上,程序语义信
【机 构】
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南京审计大学信息工程学院,武汉大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.71972102,No.61640220,No.61902189),教育部人文社会科学研究规划基金(No.19YJAZH100),南京审计大学青年教师科研培育项目(No.19QNPY018),江苏省自然科学基金(No.BK20180821)
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软件缺陷预测有助于提高软件质量,合理配置软件测试资源,目前已经有不少基于软件度量指标的缺陷预测模型.然而,现有的软件度量指标主要集中在源代码的结构信息上,程序语义信息考虑较少.编译优化是对程序语义进行深入分析的结果,直观地认为它应该在一定程度上能够反映程序的语义信息,有助于软件缺陷预测.因此,为分析编译优化度量指标对软件缺陷预测的影响,本文首先基于当前编译器中广泛使用的优化选项,设计了9种编译优化度量指标.结合源代码结构层面的度量指标,构建了5种软件缺陷预测度量模型.利用weka中提供的13种常用的分类器
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