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Code Smell视角下分层Web应用失血及充血现象的量化分析被引量：2: 1; 作者黄子杰陈军华高建华《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期772-780,共9页; 分层Web应用的领域层由领域模型构成.仅存储数据且不实现行为的领域模型被称作失血领域模型,其状态和数据由非领域层中的类维护,造成后者的充血现象.失血和充血现象损害了Web应用的可维护性,然而,由于缺乏量化分析和研究,其论据多基于... 展开更多; 关键词软件可维护性 WEB应用分层结构 code smell 领域建模; 在线阅读下载PDF 职称材料

机器学习在Android代码异味检测中的应用: 2; 作者孙梦琪边奕心《长江信息通信》 2024年第2期138-140,144,共4页; 由于现有代码异味检测方法存在多方面的限制,无法准确高效的检测Android代码异味共存,提出基于机器学习的Android代码异味共存检测方法。首先提出并实现工具ASSD得到分离好的正负样本集,提取源代码中的文本信息作为机器学习分类器的输入... 展开更多; 关键词机器学习代码异味共存 Android代码异味; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器学习的无低内存解析器异味检测方法: 3; 作者邢代鑫边奕心《长江信息通信》 2024年第1期139-142,共4页; 代码异味是指影响代码维护过程并降低软件质量的糟糕代码设计或实现。因此,代码异味检测在软件重构中非常重要。文章使用五种传统机器学习模型,对Android特有代码异味进行检测。为了获取机器学习模型所需的大量样本数据,文章构建了一个J... 展开更多; 关键词 Android代码异味机器学习异味检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

数据流在汽车故障诊断中的应用被引量：1: 4; 作者张亚宁《汽车实用技术》 2016年第5期206-207,共2页; 随着汽车电控技术的广泛应用,数据流诊断法被广泛的应用于汽车故障诊断中。文章在分析数据流基本知识的基础上,结合典型案例来说明数据流在汽车故障诊断中是如何应用的。; 关键词数据流汽车故障诊断故障码汽车尾气异味; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名Code Smell视角下分层Web应用失血及充血现象的量化分析被引量：2: 1; 作者黄子杰陈军华高建华; 机构上海师范大学计算机科学与技术系; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期772-780,共9页; 基金国家自然科学基金(No.61672355)。; 文摘分层Web应用的领域层由领域模型构成.仅存储数据且不实现行为的领域模型被称作失血领域模型,其状态和数据由非领域层中的类维护,造成后者的充血现象.失血和充血现象损害了Web应用的可维护性,然而,由于缺乏量化分析和研究,其论据多基于主观经验得出.本文度量三种Code Smell(Feature Envy、Blob和Data Class)的强度,将它们作为衡量失血和充血现象的标准,对现象进行量化分析,进而得出它们之间的相关性.本文对一个公开数据集的91个Java Web项目及10个不同领域的开源Java Web应用的多个版本进行了实验,实验发现至少有75%的项目受领域层失血和服务层充血现象的影响,这些现象极少被解决或减弱,两者的强度在不同类间存在相关性,且两者强度的增量在同一软件项目的不同版本间亦存在相关性.; 关键词软件可维护性 WEB应用分层结构 code smell 领域建模; Keywords software maintainability web application layered architecture code smell domain modeling; 分类号 TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名机器学习在Android代码异味检测中的应用: 2; 作者孙梦琪边奕心; 机构哈尔滨师范大学; 出处《长江信息通信》 2024年第2期138-140,144,共4页; 文摘由于现有代码异味检测方法存在多方面的限制,无法准确高效的检测Android代码异味共存,提出基于机器学习的Android代码异味共存检测方法。首先提出并实现工具ASSD得到分离好的正负样本集,提取源代码中的文本信息作为机器学习分类器的输入,从而实现机器学习检测Android代码异味共存。设计对比实验,实验结果表明机器学习可以检测Android代码异味共存,并且检测效果较现有基于静态程序分析的检测方法有较大提升,其中随机森林模型效果最好,其F1值提升了22%。; 关键词机器学习代码异味共存 Android代码异味; Keywords Machine Learning co-occurrences of code smells Android code smells; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器学习的无低内存解析器异味检测方法: 3; 作者邢代鑫边奕心; 机构哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院; 出处《长江信息通信》 2024年第1期139-142,共4页; 文摘代码异味是指影响代码维护过程并降低软件质量的糟糕代码设计或实现。因此,代码异味检测在软件重构中非常重要。文章使用五种传统机器学习模型,对Android特有代码异味进行检测。为了获取机器学习模型所需的大量样本数据,文章构建了一个Java代码异味数据集,该数据集包含14,000个样本,并从源代码中提取46个特征。此外,还使用开源Android应用程序进行实验验证。结果表明,随机森林是检测无低内存解析器异味中性能最好的模型,实现了最高的F1值0.928。; 关键词 Android代码异味机器学习异味检测; Keywords Android-specific code smells machine learning smell detection; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名数据流在汽车故障诊断中的应用被引量：1: 4; 作者张亚宁; 机构兰州石化职业技术学院; 出处《汽车实用技术》 2016年第5期206-207,共2页; 文摘随着汽车电控技术的广泛应用,数据流诊断法被广泛的应用于汽车故障诊断中。文章在分析数据流基本知识的基础上,结合典型案例来说明数据流在汽车故障诊断中是如何应用的。; 关键词数据流汽车故障诊断故障码汽车尾气异味; Keywords data flow automobile fault diagnosis fault code automobile exhaust smell; 分类号 U472.9 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	Code Smell视角下分层Web应用失血及充血现象的量化分析	黄子杰陈军华高建华	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	机器学习在Android代码异味检测中的应用	孙梦琪边奕心	《长江信息通信》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于机器学习的无低内存解析器异味检测方法	邢代鑫边奕心	《长江信息通信》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	数据流在汽车故障诊断中的应用	张亚宁	《汽车实用技术》	2016	1	在线阅读下载PDF 职称材料