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軟件演化關(guān)鍵技術(shù)

軟件演化關(guān)鍵技術(shù)

定 價:¥79.00

作 者: 王煒 著
出版社: 科學出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787030610072 出版時間: 2020-04-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 149 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  軟件演化的本質(zhì)是由用戶預期偏差所驅(qū)動的對軟件的修改過程。要成功實施演化活動,涉及兩個核心問題:“演化什么”和“如何演化”。其中“演化什么”定義在何處和什么范圍內(nèi)對軟件系統(tǒng)實施演化活動;“如何演化”明確實現(xiàn)演化活動的方法、理論和技術(shù)。從這個意義上來說“演化什么”是“如何演化”的前提?!盾浖莼P(guān)鍵技術(shù)》圍繞上述兩個核心問題,從特征定位、影響范圍分析、演化算法和演化評價四個方面展開論述,提出了一套數(shù)據(jù)驅(qū)動的軟件演化方法。

作者簡介

暫缺《軟件演化關(guān)鍵技術(shù)》作者簡介

圖書目錄

目錄
第1章 緒論 1
1.1 序言 1
1.2 軟件維護 2
1.3 軟件演化 3
1.4 軟件演化的分類 3
1.5 軟件演化的層次 4
1.6 軟件演化過程 6
1.7 當前軟件演化研究概述 7
1.7.1 語言層面上的研究 7
1.7.2 模型方面的研究 8
1.7.3 運行環(huán)境方面的研究 9
1.7.4 動態(tài)配置方法的研究 10
1.8 軟件演化研究的意義 11
1.9 本書的特點 12
參考文獻 13
第2章 可演化性預測 15
2.1 引言 15
2.2 預備知識 17
2.2.1 分組處理方法 17
2.2.2 半監(jiān)督標簽傳播算法 18
2.3 基于半監(jiān)督數(shù)據(jù)分組的軟件可演化性預測模型 18
2.3.1 指標度量 19
2.3.2 數(shù)據(jù)標簽傳播 20
2.3.3 不平衡數(shù)據(jù)采樣 21
2.3.4 基于數(shù)據(jù)分組方法可演化性預測模型 22
2.4 方法有效性驗證 23
2.4.1 評價指標 23
2.4.2 實驗過程 24
2.4.3 實驗結(jié)果與分析 26
參考文獻 29
第3章 面向行為主題的特征定位方法 32
3.1 引言 32
3.1.1 動態(tài)方法 32
3.1.2 靜態(tài)方法 33
3.1.3 基于文本的方法 33
3.1.4 混合方法 35
3.2 相關(guān)知識 35
3.2.1 TF-IDF 35
3.2.2 LSI 36
3.2.3 Kmeans聚類算法 37
3.3 面向行為主題的特征定位方法 37
3.3.1 面向行為主題的特征定位方法概述 37
3.3.2 軟件行為獲取 38
3.3.3 執(zhí)行跡主題建模 39
3.3.4 定位特征 41
3.4 方法有效性驗證 42
3.4.1 實驗數(shù)據(jù) 42
3.4.2 驗證過程 43
3.4.3 實驗標準的定義 44
3.4.4 實驗結(jié)果與分析 45
3. 5 小結(jié) 48
參考文獻 49
第4章 特征定位算法的改進 51
4.1 引言 52
4.2 相關(guān)知識 54
4.2.1 LDA 54
4.2.2 doc2vec 55
4.2.3 集成方法 55
4.3 面向特征定位問題的相似性計算方法 56
4.3.1 詞性過濾 56
4.3.2 相似性計算 58
4.4 方法有效性驗證 63
4.4.1 驗證數(shù)據(jù) 63
4.4.2 評價標準 63
4.4.3 驗證過程 64
4.4.4 驗證結(jié)果 66
4.5 小結(jié) 69
參考文獻 69
第5章 影響范圍分析 71
5.1 引言 71
5.1.1 靜態(tài)分析方法 71
5.1.2 動態(tài)分析方法 72
5.1.3 基于軟件資源庫挖掘的分析方法 72
5.1.4 混合分析方法 72
5.2 相關(guān)知識 73
5.2.1 傳遞閉包 73
5.2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則學習 74
5.3 基于文本、執(zhí)行跡的混合影響范圍分析方法 75
5.3.1 執(zhí)行跡獲取 75
5.3.2 基于領(lǐng)域知識的執(zhí)行跡降噪 76
5.3.3 波及效應分析 78
5.4 有效性驗證 85
5.4.1 驗證過程 86
5.4.2 評價標準 86
5.4.3 結(jié)果 89
5.5 結(jié)論 94
參考文獻 94
第6章 超協(xié)調(diào)軟件建?;A(chǔ) 96
6.1 引言 96
6.2 相關(guān)知識 97
6.2.1 軟件演化模型的非協(xié)調(diào)性 97
6.2.2 多值時序邏輯 98
6.2.3 模型檢測 99
6.3 超協(xié)調(diào)軟件模型 100
6.4 基于SAM的軟件演化活動驗證 103
6.4.1 SAM模型的屬性 103
6.4.2 基于多值時序邏輯的模型檢測算法基礎(chǔ) 105
參考文獻 113
第7章 動態(tài)演化算法 115
7.1 引言 115
7.2 代碼的靜止狀態(tài) 115
7.3 動態(tài)演化算法 117
7.3.1 刪除算法 117
7.3.2 添加算法 118
7.3.3 替換算法 119
7.4 有效性驗證 120
7.4.1 待演化系統(tǒng)用例 121
7.4.2 待演化系統(tǒng)構(gòu)件圖 121
7.4.3 待演化系統(tǒng)的SAM模型 122
7.4.4 待演化系統(tǒng)演化需求 125
7.4.5 執(zhí)行動態(tài)演化算法 125
7.5 小結(jié) 129
參考文獻 129
第8章 結(jié)構(gòu)約束性確認 130
8.1 引言 130
8.2 軟件確認研究綜述 130
8.3 軟件的行為 131
8.4 事務原子性約束和保序性約束 133
8.5 系統(tǒng)活性和公平性 135
8.6 小結(jié) 137
參考文獻 138
第9章 功能語義約束確認 139
9.1 研究綜述 139
9.2 確認過程 139
9.2.1 源數(shù)據(jù)獲取及處理 140
9.2.2 確認過程 141
9.3 有效性驗證 142
9.3.1 實驗數(shù)據(jù)及其獲取 142
9.3.2 實驗過程 143
9.3.3 結(jié)果和分析 144
9.4 小結(jié) 148
參考文獻 148

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