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基于机器学习的软件缺陷预测方法研究

基于邻域三支决策粗糙集模型的软件缺陷预测方法

随着软件规模的不断扩大，软件质量越发成为软件开发企业关注的重点。关于如何减少软件缺陷，提高软件可靠性是所有软件开发者追求的永恒主题。本文基于AOP技术设计和提出了一种新的软件缺陷检测框架，其具体由方法监控层、数据过滤层和逻辑表现层组成，自底向上传递数据。该框架可实现软件方法的实时监控、自定义监控规则、对于缺陷按照严重等级进行分类显示等功能。最后通过与实际项目相整合，设计测试用例，测试结果表明本文提出的框架具有可行性。