软件学报

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Journal of Software

杂志简介:《软件学报》杂志经新闻出版总署批准,自1990年创刊,国内刊号为11-2560/TP,是一本综合性较强的计算机期刊。该刊是一份月刊,致力于发表计算机领域的高质量原创研究成果、综述及快报。主要栏目:理论计算机科学、系统软件与软件工程、模式识别与人工智能、数据库技术、计算机网络与信息安全、计算机体系结构

主管单位:中国科学院
主办单位:中国科学院软件研究所;中国计算机学会
国际刊号:1000-9825
国内刊号:11-2560/TP
全年订价:¥ 1128.00
创刊时间:1990
所属类别:计算机类
发行周期:月刊
发行地区:北京
出版语言:中文
预计审稿时间:1-3个月
综合影响因子:2.83
复合影响因子:2.86
总发文量:2758
总被引量:63909
H指数:112
立即指数:0.0972
期刊他引率:1
平均引文率:21.1354
  • 智能化软件新技术专刊前言

    作者:申富饶; 李戈 刊期:2019年第05期

    智能化软件新技术是使用人工智能与机器学习技术辅助软件工程的新兴技术.近年来以深度学习为代表的人工智能技术飞速发展,在计算机科学的各个领域中都开始发挥重要作用.随着软件工程领域对数据积累的重视,人工智能技术在软件开发过程中的应用也逐渐增加.利用人工智能技术辅助软件工程中的代码编写、纠错、测试等具体工作,可以大量节省人工劳动,...

  • 基于深度学习的程序生成与补全技术研究进展

    作者:胡星; 李戈; 刘芳; 金芝 刊期:2019年第05期

    自动化软件开发一直是软件工程领域的研究热点.目前,互联网技术促进了开源软件和开源社区的发展,这些大规模的代码和数据成为自动化软件开发的机遇.与此同时,深度学习也在软件工程领域开始得到应用.如何将深度学习技术用于大规模代码的学习,并实现机器自动编写程序,是人工智能与软件工程领域的共同期望.机器自动编写程序,辅助甚至在一定程度上代...

  • 可微分抽象机混合编程系统

    作者:周鹏; 武延军; 赵琛 刊期:2019年第05期

    自动化编程是智能软件的核心挑战之一,使用程序执行轨迹或输入输出样例学习程序,是自动化编程的典型研究方法.这些方法无法弥合常规程序元素与神经网络组件间的隔阂,不能吸收经验信息输入、缺乏编程控制能力.给出了一种可无缝结合高级编程语言与神经网络组件的混合编程模型:使用高级编程语言元素和神经网络组件元素混合开发应用程序,其中,编程语...

  • C/C++程序缺陷自动修复与确认方法

    作者:周风顺; 王林章; 李宣东 刊期:2019年第05期

    在计算机软件中,程序缺陷不可避免且极有可能造成重大损失.因此,尽早发现并排除程序中潜在的缺陷,是学术界和工业界的普遍共识.目前的程序缺陷自动修复方法大都遵循缺陷定位、修复候选项生成、选择及验证的流程,但在修复实际程序时存在修复率低、无法保证修复结果的正确性等问题.提出了一种基于程序合成的C/C++程序缺陷自动修复方法.首先,从满足...

  • 示例演化驱动的学生程序自动修复

    作者:王甜甜; 许家欢; 王克朝; 苏小红 刊期:2019年第05期

    已有的程序自动化调试研究大多面向工业软件,而学生程序调试具有缺陷数多、类型复杂等特有难点问题,因此,针对学生程序设计应用背景,研究程序自动修复方法,利用模板示例程序指导补丁的演化.改进了遗传编程算法,包括适应度的计算、变异体的生成方式和变异位置及操作的选择方式,使其更加适合修复学生程序.提出了基于示例的静态错误定位方法,能够识...

  • 基于频繁模式挖掘的GCC编译时能耗演化优化算法

    作者:倪友聪; 吴瑞; 杜欣; 叶鹏; 李汪彪; 肖如良 刊期:2019年第05期

    演化算法通过搜寻GCC编译器最优编译选项集,对可执行代码的能耗进行改进,以达到编译时优化嵌入式软件能耗的目的.但这类算法未考虑多个编译选项之间可能存在相互影响,导致了其解质量不高且收敛速度慢的问题.针对这一不足,设计了一种基于频繁模式挖掘的遗传算法GA-FP.该算法在演化过程中利用频繁模式挖掘得到出现频度高且能耗改进大的一组编译选...

  • 即时软件缺陷预测研究进展

    作者:蔡亮; 范元瑞; 鄢萌; 夏鑫 刊期:2019年第05期

    软件缺陷预测一直是软件工程研究中最活跃的领域之一,研究人员己经提出了大量的缺陷预测技术,根据预测粒度不同,主要包括模块级、文件级和变更级(change-level)缺陷预测.其中,变更级缺陷预测旨在于开发者提交代码时,对其引入的代码是否存在缺陷进行预测,因此又被称作即时(just-in-time)缺陷预测.近年来,即时缺陷预测技术由于其即时性、细粒度等...

  • 基于特征迁移和实例迁移的跨项目缺陷预测方法

    作者:倪超; 陈翔; 刘望舒; 顾庆; 黄启国; 李娜 刊期:2019年第05期

    在实际软件开发中,需要进行缺陷预测的项目可能是一个新启动项目,或者这个项目的历史训练数据较为稀缺.一种解决方案是利用其他项目(即源项目)已搜集的训练数据来构建模型,并完成对当前项目(即目标项目)的预测.但不同项目的数据集间会存在较大的分布差异性.针对该问题,从特征迁移和实例迁移角度出发,提出了一种两阶段跨项目缺陷预测方法 FeCTrA....

  • C程序内存泄漏智能化检测方法

    作者:朱亚伟; 左志强; 王林章; 李宣东 刊期:2019年第05期

    内存泄漏在采用显式内存管理机制的C语言中是一种常见的代码缺陷,内存泄漏的检测方法目前主要是静态分析与动态检测.动态检测开销大,且高度依赖测试用例;静态分析目前被学术界和工业界广泛应用,但是存在大量误报,需要人工对检测结果进行确认.内存泄漏静态分析的误报通常是由于对指针、分支语句和全局变量分析的不准确性导致的.提出了一种内存泄...

  • 基于深度学习的API误用缺陷检测

    作者:汪昕; 陈驰; 赵逸凡; 彭鑫; 赵文耘 刊期:2019年第05期

    开发人员经常需要使用各种应用程序编程接口(application programming interface,简称API)来复用已有的软件框架、类库等.由于API自身的复杂性、文档资料的缺失等原因,开发人员经常会误用API,从而导致代码缺陷.为了自动检测API误用缺陷,需要获得API使用规约,并根据规约对API使用代码进行检测.然而,可用于自动检测的API规约难以获得,而人工编写并...

  • 一种基于深度学习的上帝类检测方法

    作者:卜依凡; 刘辉; 李光杰 刊期:2019年第05期

    上帝类是指某个承担了本应由多个类分别承担的多个职责的类.上帝类违背了分而治之的基本思想以及单一职责的设计原则,严重影响软件的可维护性和可理解性.但上帝类又是一种比较常见的代码坏味.因此,针对上帝类的检测与重构一直是代码重构领域的研究热点之一.为此,提出了一种基于深度神经网络的上帝类检测方法.该方法不仅利用了常见的软件度量,而...

  • 基于维修日志的飞机设备故障原因判别方法

    作者:王锐光; 吴际; 刘超; 杨海燕 刊期:2019年第05期

    在飞机维修与保养过程中,航空维修公司已积累了大量经验性的维修日志数据.合理利用该类维修日志,结合机器学习方法,可以辅助维修人员做出正确的故障诊断决策.首先,针对维修日志的特殊性,提出一种迭代式的故障诊断基本过程;其次,在传统的文本特征提取技术的基础上,基于领域内信息,提出一种基于卷积神经网络(convolution neural network,简称CNN)...

  • 基于代价极速学习机的软件缺陷报告分类方法

    作者:张天伦; 陈荣; 杨溪; 祝宏玉 刊期:2019年第05期

    在所有的软件系统开发过程中,Bug的存在是不可避免的问题.对于软件系统的开发者来说,修复Bug最有利的工具就是Bug报告.但是人工识别Bug报告会给开发人员带来新的负担,因此,自动对Bug报告进行分类是一项很有必要的工作.基于此,提出用基于极速学习机的方法来对Bug报告进行分类.具体而言,主要解决Bug报告自动分类的3个问题:第1个是Bug报告数据集里...

  • 基于嵌入模型的混合式相关缺陷关联方法

    作者:张洋; 王涛; 吴逸文; 尹刚; 王怀民 刊期:2019年第05期

    社交化编程使得开源社区中的知识可以快速被传播,其中,缺陷报告作为一类重要的软件开发知识,会含有特定的语义信息.通常,开发者会人工地将相关的缺陷报告关联起来.在一个软件项目中,发现并关联相关的缺陷报告可以为开发者提供更多的资源和信息去解决目标缺陷,从而提高缺陷修复效率.然而,现有人工关联缺陷报告的方法是十分耗费时间的,它在很大程...

  • 代码坏味对软件演化影响的实证研究

    作者:章晓芳; 朱灿 刊期:2019年第05期

    代码坏味是指程序设计中存在的不良设计模式或设计缺陷.坏味的存在,被认为会阻碍软件的演化与维护.近年来,研究人员致力于探究坏味产生的影响以及坏味与软件演化之间的关系.已有研究表明,代码坏味会随着软件的演化而不断发生变化.通常,软件的演化将涉及源文件的增加、修改与删除这3类具体操作,了解代码坏味与软件演化中源文件操作的关系,将有助...