利用数据类型抽象建模提升软件静态测试精度的研究

"应用数据类型抽象建模提高软件静态测试精度的方法研究" 这篇博士学位论文主要探讨了如何运用人工智能和机器学习技术提升软件静态测试的精度。作者周宏波在导师龚云展的指导下，深入研究了数据类型抽象建模在软件静态测试中的应用，以解决软件质量、成本和进度日益增长的需求。 在软件开发领域，特别是随着软件产业的快速发展，软件质量成为了关注的重点。静态测试作为一种无需运行程序即可进行的测试方法，因其高覆盖率和能够早期发现潜在问题的优势，已经成为确保软件可信度的关键步骤。然而，静态测试的准确性一直是挑战，因为传统的静态分析方法可能无法有效地识别复杂的数据依赖关系和模式。 论文中，作者提出了利用数据类型抽象建模来改进这一状况。数据类型抽象是对实际编程语言中的数据类型的简化和概括，它有助于理解和处理复杂的数据结构，通过抽象层次的提升，能更有效地捕获代码中的潜在错误。结合机器学习算法，这种建模方法可以学习和理解代码模式，从而提高对静态测试结果的精确预测。 论文可能涵盖了以下内容： 1. 数据类型抽象理论：详细阐述数据类型抽象的概念，解释如何将其应用于软件静态测试中，以及如何通过抽象降低问题复杂度。 2. 机器学习模型：介绍使用的特定机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，以及它们如何帮助改进测试精度。 3. 实验设计与结果：描述实验设置，包括数据集的选择、模型训练过程，以及测试结果的评估指标，如精度、召回率和F1分数。 4. 案例研究：可能包含对实际软件项目进行静态测试的案例，展示数据类型抽象建模的实际效果。 5. 性能比较：与其他静态测试方法进行对比，展示所提方法的优势。 6. 未来工作：指出可能的研究方向，如进一步优化模型、扩大应用范围，或者解决特定类型的软件错误。 通过这项研究，作者旨在为软件测试社区提供一种新的、更高效的静态测试方法，以提高软件质量，减少开发成本，并缩短项目时间表。该论文的独创性和创新性在于将数据类型抽象与机器学习相结合，以应对软件静态测试的精度挑战。同时，作者承诺对论文内容的真实性负责，并同意授权北京邮电大学保留和使用其学位论文，以便于学术交流和保存。