关键字 |
| 检验、缺陷、预测。 |
I.INTRODUCTION |
| 检查是常用的软件错误检测和校正,而这被证明是传统上对缺陷管理。进行检查验证程序增强了缺陷清除功能的前端可以降低错误注入。软件已成为业务和智能系统的一个重要组成部分,软件行业工作在几个领域的产品开发和客户的利益。缺陷的重要特征是自由软件,在前后的发展。缺陷是错误或异常,出现由于人为错误,不正确或不完全相对于软件需求在软件开发过程。缺陷检测的目的是提供高质量的软件,降低了成本和提高工作效率使实现完整的客户满意度。每一个软件行业所面临的挑战是实现一个有效的缺陷管理。软件检查是有效和高效的技术,尽早消除缺陷的过程在软件生命周期。 |
| 软件检查不需要运行的程序,它可以通过人工读取和检查程序显示缺陷。有很多软件检验方法和工具,但大多数这些主要集中在实施相关的bug,但是在正式基于规范检验(FSBI)方法是一个基于规范的检验方法,这有助于提高效率,减少人为错误检查过程中。 |
二世。正式基于规范检查 |
答:概述 |
| Biffl。年代,哈林舞。M[1]提出了检验的有效和高效的方式是在软件生命周期的早期缺陷去除。检测的缺陷,团队规模,核查人员的经验水平,开发时间,代码的复杂性和检查人员的数量有重要影响。进一步分析了在何种水平的检验可以停止和其影响停止它。在检查,不同的阅读技巧[3],[4],[7],[9],[11]使用而不是单一的技术被认为是更有效的检验过程。这里FBSI检验技术,专注于功能性场景是否由一组程序路径和实现反过来是否每个程序路径有助于实现功能的场景。 |
| 个陈Shaoying Liu[10]提出的FSBI方法使用基于规范的测试技术。因为很难得到所有程序路径仅代表路径来自这个项目的检查。一个场景定义了程序的功能的场景。它可以被定义为基于正式的规范语言[6](例如,VDM-SL或Z)在操作层面或系统级。使用Parnas可控硅表格表示法[8]正式规范语言写入定义所需的功能程序。程序路径定义为一系列的语句在程序和/或条件。 |
b .基于正式规范的检验方法 |
| FSBI方法包括五个步骤:从规范派生功能性场景时,派生路径从程序中,场景与路径,路径分析与相应的场景中,并产生一个检验报告。 |
| 推导场景从规范交易的派生功能场景要求规范,然后下一步是推导程序路径的功能规格,然后下一步将是连接这些功能规范和程序的路径。 |
| 扩大分析步骤中,有四个级别: |
| 1。的象征。 |
| 2。原子的状态。 |
| 3所示。条件。 |
| 4所示。场景。 |
| 例如,在象征层面密码是否正确实现在用户注册页面检查,然后在原子水平条件,原子条件检查的正确实现,然后在条件水平是整个条件正确实现,然后检查是否正确实现整个场景使用检查表的问题[5]。这些都是跟着FSBI方法分析水平。 |
三世。改善FSBI方法 |
答:概述 |
| 1。Web应用程序 |
| 在这个层面上,检查是否最低限度保持变量的初始化,服务器是最低限度利用使用cookie操作在客户端。 |
| 2。全球化 |
| 在这个水平,检查数据库是否最小访问期间的操作程序。 |
| 3所示。错误处理 |
| 在这个水平,检查是否显示错误消息,而不是显示一个错误页面。 |
| 4所示。可重用性 |
| 在这个层面上,检查是由编写的代码是否可重用是一个模块的编写的代码可以重用在另一个模块的软件开发,降低开发的成本和时间。 |
| 5。可维护性 |
| 在这个水平,检查代码是否写在标准水平,这样很容易维护。如果任何其他开发人员想要改变一个程序以外的其他开发人员开发应该是易于理解。 |
四。一个例子 |
| 说明检验的过程,应用程序交易对我来说,它由注册用户等操作,验证用户,显示计数,显示广告内容、视图像计数,分享广告,密码恢复,用户帐户和奖励点。 |
| 审查过程为注册用户基于正式规范的检验和认证用户完成过程为例。 |
| 答:检查过程为注册用户,对用户进行身份验证 |
| 1。从规范派生的场景 |
| )规范的注册用户 |
| 过程:Register_user (L.name F.name:第一名:姓名,电子邮件:邮件,通过:密码,R.pass: Repeatpassword) |
| Ext wr F.name:字符串 |
| 或者说是L.name:字符串 |
| 或者说是电子邮件:字符串 |
| 或者说是通过:字符串 |
| 或者说是R.pass:字符串 |
| 以前真的 |
| 帖子让X = Register_user (F.name, L.name,电子邮件,通过R.pass) |
| 通过= R.pass |
| 一个 |
| 成功消息=“注册成功” |
| 一个
|
| 通过≠R.pass |
| 警告消息= "密码不匹配” |
| End_process |
| b)从注册用户规范派生的场景 |
| X = Register_user (F.name L.name,电子邮件,通过,R.pass) |
| 一个 |
| 通过= R.pass |
| 成功消息=“注册成功”(f1) |
| 一个
|
| 通过= R.pass |
| 警告消息= "密码不匹配”(f2) |
| c)的规范对用户进行身份验证 |
| 帖子让V = Authentication_user(用户,通过) |
| 鉴于通过用户= =密码用户名 |
| 一个 |
| 成功消息=“登录成功” |
| 一个
|
| V。发现= false |
| 一个 |
| 鉴于通过≠密码≠用户用户名 |
| 警告消息= "无效的用户名或密码" |
| End_process |
| d)从用户验证规范派生的场景 |
| 通过V = Authentication_user(用户) |
| 一个 |
| V。发现= true |
| 一个 |
| 鉴于通过用户= =密码用户名 |
| 一个 |
| 成功消息=“登录成功” |
| 一个
|
| V。发现= false |
| 一个 |
| 鉴于通过≠密码≠用户用户名(f4) |
| 警告消息= "无效的用户名或密码" |
| 2)派生程序路径 |
| 一)注册用户程序路径 |
| 程序路径的程序语句中提取出来的注册用户,对用户进行身份验证。 |
| 路径0: |
| 1。(c)密码=重复密码 |
| 2。显示成功消息 |
| 路径1: |
| 1。< > (c)密码重复密码 |
| 2。显示警告消息=密码不匹配 |
| b)验证用户程序路径 |
| 路径二: |
| 1。(c)用户=用户名 |
| 2。(c)通过=密码 |
| 3所示。显示成功消息 |
| 路径3: |
| 1。(c)用户< >用户名 |
| 2。(c)通过< >密码 |
| 3所示。显示警告信息 |
3)场景与路径 |
| 每个场景和路径导出的注册用户和认证用户是互相联系,如表1所示。 |
4)分析路径 |
| 路径分析与分析水平和相应的检查表的问题如Table.2所示,功能场景的分析了f1 |
5)生产检验报告 |
| 检验报告已经从上一步产生的缺陷是图1所示 |
| Web应用程序的缺陷:1.1 |
| 文件名称:. aspx |
| 地点:loginaspx.vb |
| 行号:48 - 56 |
| 建议更正: |
| 用下面的脚本一样,降低服务器性能 |
| < script type = " text / javascript " > |
| FBLikeCounter()函数 |
| {__doPostBack (' btn_Triggerpostback ', ' 1 '); |
| } |
b .合并报告 |
| 改善FSBI方法检验已经完成很多交易对我来说应用程序的模块和已准备合并报告模块注册用户,验证用户显示计数,显示广告内容、视图像计数,分享广告,密码恢复,用户帐户,广告账户和奖励分的样本6模块Table.3所示 |
诉预测 |
答:概述 |
| 预测了多少缺陷发生在开发时间等参数,复杂性、检查时间、检查人员数量和检查人员的经验水平作为输入。输入值取自合并报告。预测线性回归是使用机器学习方法[2] |
。b .线性回归方法 |
| 在输入数据线性回归参数使用假设函数建模,hA¯害怕一个½¯害怕一个½(x)和未知值预测,在这个我们预测缺陷的数量。线性回归是指输入变量X和y是预测的输出变量。如图2所示的训练集是数据整合报告,如开发时间,复杂性、检查时间、检查人员和检查人员的经验水平是作为输入,输出每个X和y的缺陷数量,这个训练集的线性回归。有线性回归两种方法,梯度下降法和功能正常化,在使用此功能正常化。 |
| 在功能正常化作为向量X输入参数和输出是作为矢量方程y和应用它。1参数¯±0,¯±1,一个¯±2…。找到一个¯±n,其中n是特性的数量输入参数的数量,这五个参数n = 5。 |
| 在这个方案中,每个节点与信息搜寻可能的路径节点复制的信息。因此,可能的路径节点的节点。使用NSS,每个节点在信息选择路径节点提供足够的端到端延时在检查它的传输工作。这里,它源于CSS措施允许CRNetworks节点决定哪些应该使用授权渠道。CSS的目的是最大化频谱利用率主要系统干扰最小。假设有M授权渠道不同的带宽值,y表示信道的带宽c。每个CR-Networks节点也认为定期M的一组授权渠道。Mi表示授权渠道的设置包括Ids由节点周期性地感觉到我假设频道c是由节点周期性地感觉到我在每个槽和c是空闲的时间间隔期间x频道称为信道空闲时间。这里,它使用产品的通道带宽y和通道空闲时间x, tc = xy,作为一个指标检查通道懒惰。此外,失败在初级用户认为引起的传感传输的主要用户之间的碰撞和CR-Networks节点。 |
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| 的值一个¯±应用于假设函数hA¯±(x)的方程。2预测。 |
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c开发 |
| 使用线性回归方法预测功能正常化,实现使用八度工具像垫实验室工具。 |
| 1。加载的数据 |
| 输入参数加载形式的文本文件,输入参数作为X在矩阵向量格式和输出参数作为向量y如图3所示 |
| 2。预测的缺陷 |
| 的向量X, 1添加X0总是值是1,使用方程和θ值发现。1mentioned above and using the theta values prediction is made using the hypothesis function shown in equation. 2. Here the values taken for the parameters Experience level of inspectors, number of inspectors, inspection time, complexity and development time are 8, 3, 1.1, 7 and 3 respectively and it multiplied with the vector theta to find the predicted output, and the number of defects got as output is 5.6703 approximately. |
六。结论和未来的工作 |
| 现有FBSI方法分析了实现视图,每个功能性场景是在程序中实现的,但在提出改进FSBI方法,开发人员视图中查看已经完成的测量软件行业的劳动人民,他们的建议和评论已经向和添加五个水平分析和代码的效率已得到改进。对于一个给定数量的核查人员、经验水平、复杂性、检验时间和开发时间,预测有多少可以预测可能出现的缺陷。本文对我来说交易应用程序代码检查在未来更多的应用程序代码可以检查和可靠性可以进行测试。 |
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表乍一看 |
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数据乍一看 |
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引用 |
- Biffl。年代和哈林舞。M,“调查缺陷检测效率和成本效益的名义检验团队,“IEEETrans学报》上。软件Eng 2003卷。29日,Issue.5,页385 - 397。
- Challagulla ?B, Bastani F。B, I-Ling日圆,保罗R.A.,“Empirical assessment of machine learning based software defect predictiontechniques,” IEEE International Workshop on Digital Object Identifier 2005, pp.263-270.
- Fagan.M。E,“设计和代码检查,以减少错误在程序开发中,“IBM Systems J。,15卷,不。3、182 - 211页。
- Grechenig。T,哈林舞。米,Biffl。年代和Kohle。米,“使用阅读技巧重点检查性能,IEEE国际Conf.2001 pp.248 - 257。
- 哈顿和莱斯”测试在代码检查清单的价值,”2008年IEEE软件,陈俊玮问题。4,pp.82 - 88。
- Laitenberger。啊,“软件检验技术的调查,”软件Eng的手册。和知识Eng。,2002, pp. 517-556.
- 波特。。Siy。H。P, Votta。lG,”回顾软件检查,“进步1996年电脑,42卷,页39 - 76。
- Parnas将D。L, Weiss.D。米,“积极设计评论:原则和实践,“2雷竞技苹果下载005年j .系统和软件,7卷,没有。4、259 - 265页。
- 本。M。L,古普塔。R”,部分数据流分析框架”,计算机科学系,IEEE国际会议。1984年,pp.4-13。
- Shaoying刘和YutingChen”,正式基于规范检查验证的程序,“IEEE反式。软件中。,2012年,卷。38岁的问题。5,pp.1100-1122.
- 齐藤。s,竹内。米,Hiraoka。米,Kitani。T和青山。M,“要求诊所:第三方质量检验方法和实践措施的软件需求规格说明书,“设计,出版,2013年,pp.290 - 295。
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