基于机器学习的软件缺陷识别的必要性

• 作者: 徐毅蒙 相克磊 罗羿隆 韩宏峰
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 软件缺陷 软件可靠性 机器学习
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 页码范围: 185-186
• 页数: 2页
• 分类号: TP181

摘要

软件缺陷是影响软件质量的关键因素,及早发现并排除软件缺陷是软件生命周期中重要的环节。随着代码数量级的与日俱增,早期的人工排查显然降低了审查效率和准确性,同时增加了审查成本。所以基于机器学习的软件代码缺陷识别技术是一种提升软件可靠性,适应当今社会发展速度的必然选择。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩宏峰		9	12	2.0	3.0
2	罗羿隆		5	11	2.0	3.0
3	相克磊		2	1	1.0	1.0
4	徐毅蒙		3	1	1.0	1.0