软件质量评估与故障分析：基于机器学习的创新方法

"这篇论文主要探讨了人工智能和机器学习在软件故障分析及质量评估中的应用，由李心科撰写。文章关注的焦点是如何通过科学的方法评价软件质量并进行故障分析，以提升软件产品的整体性能和可靠性。 论文首先指出，软件质量评价和故障分析是软件工程中的关键挑战，对软件用户和开发者都具有重要意义。由于软件的复杂性和技术的快速发展，目前在软件质量评价方面仍存在许多不足。为了应对这一问题，论文提出了一个新的软件质量评价模型，该模型基于软件的基本特征，与先进的软件测量技术相结合，旨在提供更客观、更简便的评价方法，并可通过自动化工具实施。 论文的核心内容包括两大部分： 1）构建了一个新的软件质量评价模型，该模型细致地划分和定义了软件质量要素，并与度量技术相结合。借助神经网络技术，论文建立了从度量数据到质量要素的计算模型，使评价模型具有知识发现和自我进化的能力。通过这种方法，软件的量化指标可以直接映射到质量要素，从而实现自动化支持的软件质量评价。 2）深入研究了软件复杂性度量，提出了改进的C&K面向对象软件度量方法，并开发了名为SMTCPP的工具。此工具使用LLG分析法解析源代码，计算出一系列面向对象软件的度量值，如方法数、复杂度、继承关系等，可应用于软件质量评价和设计指导。SMTCPP还与数据库连接，便于度量数据的积累。 此外，论文还探讨了软件测试技术，尤其是错误植入技术在C++软件中的应用。开发的错误植入工具ErrSeed能根据用户需求和程序特性植入特定类型的错误，从而提高测试的有效性。 通过这些研究，论文旨在为软件故障分析提供更高效的方法，并推动软件质量评估的科学化和自动化，这对于提升软件工程的整体水平具有深远意义。"