面向对象软件变更影响分析工具的探索与实践

"这篇论文主要探讨了人工智能领域中机器学习技术在面向对象软件变更影响分析中的应用。作者针对软件开发生命周期中不可避免的变更问题，尤其是编程阶段的变更，进行了深入研究，旨在提出有效的变更影响分析和追踪工具。 在论文中，作者首先总结了面向对象软件开发的需求分析阶段和设计阶段的变更处理方法，并创新性地提出了编码阶段的变更影响处理策略。论文的重点在于详细分析了类间依赖关系，包括继承依赖、关联依赖和多态依赖，这些都是在面向对象编程中常见的交互模式。作者设计了一种基于类成员依赖关系的变更影响分析算法，该算法通过扫描代码来构建类和类成员之间的依赖图，然后确定变更源头和变更类型，最后依据这些信息确定变更可能影响的范围。 具体来说，算法包含了三个主要步骤：一是构建类成员依赖关系；二是识别变更影响源和变更类型；三是追踪变更影响的范围。这些步骤有助于更精确地定位变更带来的影响，从而提高软件维护的效率和质量。 此外，作者还开发了一个面向对象软件代码变更影响分析的原型系统，并实现了一个实用的工具。通过实验验证，该工具能够有效地分析变更影响，并能准确追踪到受影响的对象，证明了其在实际应用中的价值。 关键词涵盖了面向对象软件、变更管理、变更影响分析和变更影响追踪，这表明论文的核心内容集中在利用机器学习技术解决软件变更管理的问题，特别是通过分析和追踪工具提升软件工程的实践效果。"