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公开(公告)号：CN114138328A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111468006.8
申请日：2021-12-03
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F8/72
Abstract: 本发明公开了一种基于代码异味的软件重构预测方法。该方法基于LGBM和Logistic Regression来实现软件重构的预测，合理利用了存在于源代码文件中蕴含的结构性信息、代码异味的强度和历史性信息，凭借不同信息度量之间强大的互补性提高了预测的效果。此外，通过过采样技术SMOTE解决了样本比例不均衡的问题。通过本发明方法能够高效预测软件的重构时机，对于软件的可维护性和可拓展性的提升具有非常重要的意义。
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公开(公告)号：CN114154730A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111491975.5
申请日：2021-12-08
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多层迭代的软件维护规模预测方法，首先进行数据获取：获取一个现有公开软件系统中所有可用的类，记为训练数据集，然后度量因子选择：获取训练数据集中的各类的原始度量值；采样度量归一化处理训练数据集，再进行训练数据采样：将归一化后的训练数据集分为验证集和训练集；之后构建并训练多层迭代的预测模型：最后通过训练好的多层迭代的预测模型完成软件维护规模的预测。本发明通过设计多层迭代模型不断排除预测效果不好的中间层模型，最终获得比较精确的软件维护规模的预测模型。使用本发明提出的方法预测软件维护规模，最终得到了较好结果，能够准确地预测软件的维护规模。
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公开(公告)号：CN114138329A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111469627.8
申请日：2021-12-03
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于TextCNN的软件自承认技术债务识别方法。该方法基于TextCNN网络来识别自承认的技术债务。此外，使用交叉熵损失函数评估训练集结果，使用word2vec处理数据得到词向量。通过本发明可以自动识别软件中的自承认技术债务，降低软件维护成本，对软件维护具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114154730B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202111491975.5
申请日：2021-12-08
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多层迭代的软件维护规模预测方法，首先进行数据获取：获取一个现有公开软件系统中所有可用的类，记为训练数据集，然后度量因子选择：获取训练数据集中的各类的原始度量值；采样度量归一化处理训练数据集，再进行训练数据采样：将归一化后的训练数据集分为验证集和训练集；之后构建并训练多层迭代的预测模型：最后通过训练好的多层迭代的预测模型完成软件维护规模的预测。本发明通过设计多层迭代模型不断排除预测效果不好的中间层模型，最终获得比较精确的软件维护规模的预测模型。使用本发明提出的方法预测软件维护规模，最终得到了较好结果，能够准确地预测软件的维护规模。
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