.png){kind=icon}
返回
Software engineering defect detection and classification system based on artificial intelligence
.png){kind=icon}
OA
AI
DOI：10.1515/nleng-2022-0042.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
摘要
随着对基于软件的自动化应用依赖性的增加，自动化软件缺陷分类并确保软件可靠性变得尤为重要。本文提出了一种基于专家系统的自动软件缺陷分类系统。该方法中，DACS首先通过典型特征的选择确定软件缺陷的类别，然后缩减推理引擎搜索的空间知识库并选择某一类型缺陷的特征。进行选择后，确定缺陷名称，最终根据需要选择不同的缺陷原因和预防方法。DACS结构已构建完成，实验表明，AI系统耗时15秒完成，而传统机制耗时48秒；AI的准确率为99%，而传统机制的准确率仅为68%。根据上述实验结果，所提出的研究方案的识别准确率高于传统机制。因此，解决软件工程缺陷检测与分类问题所需的时间少于传统机制。
期刊
暂无期刊信息
机构
暂无机构信息
引用论文
暂无论文信息