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自动程序修复方法研究述评被引量：17: 2018年; 当开发人员面对大量缺陷报告无从入手的时候,自动程序修复(Automatic Program Repair,APR)可以成功完成其中一些缺陷的自动修复,从而有效减少开发人员的程序调试时间.因此自动程序修复逐渐成为当前软件维护领域中的一个研究热点并取得了一定的研究进展.该文通过对权威期刊和会议进行检索,搜集了100余篇相关论文,从现有自动程序修复的研究历程、该方法中的重要问题以及国内外相关研究团队及成果等几个方面对该领域进行了系统的总结.其中基于测试用例的自动程序修复方法是当前一种主流方法,其通过配套测试用例集来评估生成补丁的质量.论文将这类方法细分为三个阶段:软件缺陷定位阶段、生成补丁阶段和补丁评估阶段.其中软件缺陷定位阶段是自动程序修复的基础,其目标是尽可能精确识别出可能含有缺陷的语句.生成补丁阶段一般通过预先定义的修改操作对缺陷语句进行修改,代码修改操作在设定时可以考虑修复程序的自身代码、开源项目的代码或者问答网站中的知识等.补丁评价阶段则对生成的候选补丁进行评估,直到找到一个补丁可以使得所有测试用例均执行通过,并随后借助开发人员的人工分析进行最终确认.在上述三个阶段中,生成补丁阶段是自动程序修复方法的核心,论文将已有补丁生成方法细分为三类:基于搜索的方法、基于语义的方法和其他类型方法.其中基于搜索的方法在搜索空间内通过搜索生成补丁,并借助配套测试用例集对该补丁进行验证,经典的方法包括GenProg、PAR、AE、RSrepair等;基于语义的方法则借助语义信息来合成补丁,主要基于符号执行和约束求解,经典的方法包括SemFix、DirectFix、Angelix、Nopol等;而不属于上述两类方法的研究工作则被归于其他类型的方法,经典的工作包括基于问答网站和开源项目托管网站挖掘来生成�; 王赞郜健陈翔傅浩杰樊向宇

一种基于遗传算法的多缺陷定位方法被引量：30: 2016年; 基于程序频谱的缺陷定位方法可以有效地辅助开发人员定位软件内部缺陷,但大部分已有自动化方法在解决多缺陷定位问题时表现不佳,部分效果尚可的方法因复杂度较高或需要开发人员较多交互而仍需进一步改善.为改善上述问题,提出一种基于遗传算法的多缺陷定位方法 GAMFal,具体来说:首先基于搜索的软件工程思想对多缺陷定位问题进行建模,构建了候选缺陷分布的染色体编码方式,并基于扩展的Ochiai系数计算个体的适应度值;随后使用遗传算法在解空间中搜索具有最高适应度值的候选缺陷分布,在终止条件被满足后返回最优解种群;最后根据这个种群对程序实体进行排序.这样开发人员可以依次对程序实体进行检查并最终确定多个缺陷的具体位置.实证研究以Siemens套件中的7个程序和Linux的3个程序(gzip、grep和sed)作为评测对象,并扩展传统的定位方法评测标准EXAM至EXAMF和EXAML,通过与其他经典的缺陷定位方法(Tarantula、Improved Tarantula及Ochiai)进行对比,并通过Friedman检测和最小显著性差异测试可得,提出的GAMFal方法在整体定位效率方面优于传统方法,且需要更少的人工交互.除此之外,GAMFal的执行时间也在可接受的范围之内.; 王赞樊向宇邹雨果陈翔; 关键词：遗传算法

一种半监督集成跨项目软件缺陷预测方法被引量：17: 2017年; 软件缺陷预测方法可以在项目的开发初期,通过预先识别出所有可能含有缺陷的软件模块来优化测试资源的分配.早期的缺陷预测研究大多集中于同项目缺陷预测,但同项目缺陷预测需要充足的历史数据,而在实际应用中,可能需要预测项目的历史数据较为稀缺,或这个项目是一个全新项目.因此,跨项目缺陷预测问题成为当前软件缺陷预测领域内的一个研究热点,其研究挑战在于源项目与目标项目数据集间存在的分布差异性以及数据集内存在的类不平衡问题.受到基于搜索的软件工程思想的启发,提出了一种基于搜索的半监督集成跨项目软件缺陷预测方法 S^3EL.该方法首先通过调整训练集中各类数据的分布比例,构建出多个朴素贝叶斯基分类器;随后,利用具有全局搜索能力的遗传算法,基于少量已标记目标实例对上述基分类器进行集成,并构建出最终的缺陷预测模型.在Promise数据集及AEEEM数据集上与多个经典的跨项目缺陷预测方法(Burak过滤法、Peters过滤法、TCA+、CODEP及HYDRA)进行了对比.以F1值作为评测指标,结果表明:在大部分情况下,S^3EL方法可以取得最好的预测性能.; 何吉元孟昭鹏陈翔王赞樊向宇; 关键词：半监督学习遗传算法朴素贝叶斯

基于构件技术的教务信息系统的设计与实现被引量：5: 2004年; 软件复用通过设计组件来搭建新的系统 ,构件是软件复用的基础元素。通过软件复用可以大大减少软件开发中的重复劳动 ,提高开发效率 ,并保证软件的质量。本文基于复用及组件技术设计了教务信息系统 ,对基于组件技术的开发过程进行了分析 ,并指出了在实现中遇到的技术问题及解决方法 ,为管理信息系统的设计与实现提供了参考模型与技术指导。; 王赞金志刚董旭源; 关键词：软件开发软件复用面向对象计算机管理教务管理系统

跨项目软件缺陷预测方法研究综述被引量：44: 2018年; 软件缺陷预测首先通过挖掘与分析软件历史仓库,从中抽取程序模块并进行类型标记.随后通过分析软件代码的内在复杂度或开发过程特征,设计出与软件缺陷存在强相关性的度量元,并对这些程序模块进行度量.最后借助特定的机器学习方法基于上述数据构建出缺陷预测模型.因此该方法可以在项目开发的早期阶段,通过预先识别出项目内的可疑缺陷模块,达到优化测试资源分配的目的.但在实际软件开发场景中,需要进行缺陷预测的项目可能是一个新启动项目,或这个项目的历史训练数据比较稀缺.一种简单的解决方案是利用其他项目已经搜集的训练数据来构建缺陷预测模型.但不同项目之间因所处的应用领域、采用的开发流程、使用的编程语言、开发人员经验等并不相同,因此对应数据集间会存在较大的分布差异性并造成该方案的实际性能并不理想,因此如何通过有效迁移源项目的相关知识来为目标项目构建预测模型,吸引了国内外研究人员的关注,并将该问题称为跨项目软件缺陷预测问题.论文针对该问题进行了系统综述.根据预测场景的不同,将已有方法分为3类:基于有监督学习的方法、基于无监督学习的方法和基于半监督学习的方法.其中基于有监督学习的方法主要基于候选源项目集的程序模块来构建模型.这类方法根据源项目与目标项目采用的度量元是否相同又可以细分为同构跨项目缺陷预测方法和异构跨项目缺陷预测方法.针对前者,研究人员主要从度量元取值转换、实例选择和权重设置、特征映射和特征选择、集成学习、类不平衡学习等角度展开研究.而后者更具研究挑战性,研究人员主要基于特征映射和典型相关分析等方法展开研究.基于无监督学习的方法直接尝试对目标项目中的程序模块进行预测.这类方法假设在软件缺陷预测问题中,有缺�; 陈翔王莉萍顾庆王赞倪超刘望舒王秋萍; 关键词：软件缺陷预测实证研究

基于Oracle ADF的校园OA系统的设计与实现: 2007年; 从教育信息化及高校办公系统入手,提出了信息系统的快速开发问题,比较了C/S结构和B/S结构的差别并介绍了一种新的基于MVC结构的Web开发框架Java Server Face (JSF),且描述了用Oracle ADF对系统进行建模和设计。; 董旭源白竹王赞; 关键词：JAVA SERVER FACE ORACLE ADF 办公系统

教学调度系统的设计与实现被引量：1: 2008年; 通过对教学调度流程、相关数据及系统功能需求进行分析和研究,设计开发了教学调度系统,这一系统在实际工作中可提高教学调度工作的效率和准确性。; 白竹王赞董旭源; 关键词：教学计划教学任务排课模式

基于文件粒度的多目标软件缺陷预测方法实证研究被引量：13: 2019年; 软件缺陷预测技术通过挖掘和分析软件库训练出软件缺陷预测模型,随后利用该模型来预测出被测软件项目内的缺陷程序模块,因此可以有效地优化测试资源的分配.在基于代价感知的评测指标下,有监督学习方法与无监督学习方法之间的预测性能比较是最近的一个热门研究话题.其中在基于文件粒度的缺陷预测问题中,Yan等人最近对Yang等人考虑的无监督学习方法和有监督学习方法展开了大规模实证研究,结果表明存在一些无监督学习方法,其性能要优于有监督方法.基于来自开源社区的10个项目展开了实证研究.结果表明:在同项目缺陷预测场景中,若基于ACC评测指标,MULTI方法与最好的无监督方法和有监督方法相比,其预测性能平均有105.81%和123.84%的提高;若基于POPT评测指标,MULTI方法与最好的无监督方法和有监督方法相比,其预测性能平均有35.61%和38.70%的提高.在跨项目缺陷预测场景中,若基于ACC评测指标,MULTI方法与最好的无监督方法和有监督方法相比,其预测性能平均有22.42%和34.95%的提高.若基于POPT评测指标,MULTI方法与最好的无监督方法和有监督方法相比,其预测性能平均有11.45%和17.92%的提高.同时,基于Huang等人提出的PMI和IFA评测指标,MULTI方法的表现与代价感知的指标相比存在一定的折衷问题,但仍好于在ACC和POPT评测指标下表现最好的两种无监督学习方法.除此之外,将MULTI方法与最新提出的OneWay和CBS方法进行了比较,结果表明,MULTI方法在性能上仍然可以显著优于这两种方法.同时,基于F1评测指标的结果也验证了MULTI方法在预测性能上的显著优越性.最后,通过分析模型构建的时间开销,表明MULTI方法的模型构建开销对开发人员来说处于可接受的范围之内.; 陈翔赵英全顾庆顾庆倪超; 关键词：软件质量保障软件缺陷预测有监督学习无监督学习多目标优化

基于Oracle10G校园信息门户的设计和实现: 校园信息门户平台就是指在Internet的环境下,把各种应用系统、数据资源和互联网资源统一集成到校园信息门户之下,根据每个用户使用特点和角色的不同,形成个性化的应用界面,并通过对事件和消息的处理传输把用户有机地联系在一起...; 王赞; 关键词：校园信息门户 J2EE 单点登陆统一建模语言 STRUTS; 文献传递

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王赞

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