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軟件工程數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)測試技術論文

時間:2023-04-27 05:33:44 論文范文 我要投稿
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軟件工程數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)測試技術論文

  1.軟件工程數(shù)據(jù)的挖掘測試技術

軟件工程數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)測試技術論文

  1.1代碼編寫

  通過對軟件數(shù)據(jù)進行分類整理,在進行缺陷軟件的排除工作以后,根據(jù)軟件開發(fā)過程中的各種信息進行全新的代碼編寫;诖a編寫人員的編寫經(jīng)驗,在一般情況,對結構功能與任務類似的模塊進行重新編寫,這些重新編寫的模塊應遵循特定的編寫規(guī)則,這樣才能保證代碼編寫的合理有效性。

  1.2錯誤重現(xiàn)

  代碼編寫完成以后開發(fā)者會將這些代碼進行版本的確認,然后將正確有效的代碼實際應用到適當版本的軟件中去。而對于存在缺陷的代碼,開發(fā)者需要針對代碼產(chǎn)生缺陷的原因進行分析,通過不但調(diào)整代碼內(nèi)的輸入數(shù)據(jù),直到代碼內(nèi)的數(shù)據(jù)與程序報告中的描述接近為止。存在缺陷的代碼往往會以缺陷報告的形式對開發(fā)者予以說明,由于缺陷報告的模糊性,常常會誤導開發(fā)者,進而造成程序設計混亂。

  1.3理解行為

  軟件開發(fā)者在設計軟件的過程中需要明確自己設計軟件中每一個代碼的內(nèi)容,同時還需要理解其他開發(fā)者編寫的代碼,這樣才能有效地完善軟件開發(fā)者的編寫技術。同時,軟件開發(fā)者在進行代碼編寫的過程中,需要對程序行為進行準確的理解,以此保證軟件內(nèi)文檔和注釋的準確性。

  1.4設計推究

  開發(fā)者在準備對軟件進行完善設計的過程中,首先需要徹底了解軟件的總體設計,對軟件內(nèi)部復雜的系統(tǒng)機構進行詳細研究與分析,充分把握軟件細節(jié),這有這樣才能真正實現(xiàn)軟件設計的合理性與準確性。

  2.軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測試的有效措施

  2.1進行軟件工程理念和方法上的創(chuàng)新

  應通過實施需求分析,將數(shù)據(jù)挖據(jù)逐漸演變成形式化、規(guī)范化的需求工程,在軟件開發(fā)理念上,加強對數(shù)據(jù)挖掘的重視,對軟件工程的架構進行演化性設計與創(chuàng)新,利用新技術,在軟件開發(fā)的過程中添加敏捷變成與間件技術,由此,提高軟件編寫水平。

  2.2利用人工智能

  隨著我國科學技術的不斷發(fā)展與創(chuàng)新,機器學習已經(jīng)逐漸被我國各個領域所廣泛應用,在進行軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術創(chuàng)新的過程中,可以將機器學習及數(shù)據(jù)挖掘技術實際應用于軟件工程中,以此為我國軟件研發(fā)提供更多的便捷。人工智能作為我國先進生產(chǎn)力的重要表現(xiàn),在實際應用于軟件工程數(shù)據(jù)的挖掘工作時,應該利用機器較強的學習能力與運算能力,將數(shù)據(jù)統(tǒng)計及數(shù)據(jù)運算通過一些較為成熟的方法進行解決。在軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的工作中,合理化的將人工智能實際應用于數(shù)據(jù)挖掘,以此為數(shù)據(jù)挖掘提供更多的開發(fā)測試技術。

  2.3針對數(shù)據(jù)挖掘結果進行評價

  通過分析我國傳統(tǒng)的軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測試工作,在很多情況下,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘測試技術無法做到對發(fā)掘數(shù)據(jù)的全面評價與實際應用研究,這一問題致使相應的軟件數(shù)據(jù)在被發(fā)掘出來以后無法得到有效地利用,進而導致我國軟件開發(fā)工作受到嚴重的抑制影響。針對這一問題,數(shù)據(jù)開發(fā)者應該利用挖掘缺陷檢驗報告,針對缺陷檢驗的結果,制定相應的挖掘結構報告。同時,需要結合軟件用戶的體驗評價,對挖掘出的數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)化的整理與分析,建立一整套嚴謹、客觀的服務體系,運用CodeCity軟件,讓用戶在的體驗過后可以對軟件進行評價?紤]到軟件的服務對象是人,因此,在軟件開發(fā)的過程中要將心理學與管理學應用于數(shù)據(jù)挖掘,建立數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘評價系統(tǒng)。

  3.結束語

  綜上所述,由于軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測試技術廣闊的應用前景,我國相關部門已經(jīng)加大了對軟件技術的投資與開發(fā)力度,當下,國內(nèi)已經(jīng)實現(xiàn)了軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、模式識別等多種領域上的發(fā)展。

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