篇一：软件学报2016年排版样例
软件学报ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW
Journal of Software, [doi: 10.13328/j.cnki.jos.000000]
?中国科学院软件研究所版权所有. E-mail: [email protected] /retype/zoom/c9490805b9f3f90f77c61b1c?pn=3&x=0&y=0&raww=482&rawh=81&o=jpg_6_0_______&type=pic&aimh=80.66390041493776&md5sum=f193dbd8e746e778c46242eeb646e521&sign=8675a6f16f&zoom=&png=219-5335&jpg=441-31069" target="_blank">点此查看
Fig.1 Static software defect prediction research framework using defect-proneness as prediction target
图1 以缺陷倾向性为预测目标的静态软件缺陷预测研究框架
若将预测目标设置为缺陷密度或缺陷数时,其预测流程与图1基本相同,主要的不同点是模型构建阶段中的模块标记(即,需要标记出已有模块内的缺陷密度或缺陷数)和模型预测阶段中的新模块的类型输出(即,预测输出的是新模块内的缺陷密度或缺陷数).
通过分析上述软件缺陷预测过程,我们识别出影响缺陷预测性能的3个重要影响因素(如图1的下半部分所示).
(1) 度量元的设计(见第2节).
挖掘软件历史仓库、设置新颖的与软件缺陷存在强相关性的度量元,是构建高质量缺陷预测模型的关键.本文将已有的度量元分为两类,其中:第一类重点关注的是程序模块的代码规模和内在复杂度;而第二类则重点分析软件开发过程,从分析代码修改特征、开发人员经验、模块间的依赖性以及项目团队组织构架等角度出发来设计度量元.
(2) 缺陷预测模型的构建方法(见第3节).
本文将已有的构建方法分为两类,其中:基于机器学习的方法是目前主流的建模方法,根据预测目标的不
4 Journal of Software 软件学报
同,可以进一步细分为分类方法和回归分析方法;而基于缓存的方法则借助缺陷的局部性原理来尝试识别出缺陷模块.
(3) 缺陷预测数据集的相关问题(见第4节).
本文从两个角度对缺陷预测数据集相关问题进行分析:首先分析了数据集质量对软件缺陷预测的影响,重点对其中的噪音问题、维数灾难问题和类不平衡问题的产生原因及其相应解决方案进行了分析和总结;随后,针对需要预测的目标项目可能是一个全新项目,或这个项目已有的训练数据较少的问题,分析了利用其他项目的数据集来为目标项目构建缺陷预测模型的可行性,并将该问题称为跨项目缺陷预测问题.然后,从实例选择、实例权重设置、特征映射和度量元选择等角度对基于迁移学习的跨项目缺陷预测方法进行了总结. 2度量元的设计
挖掘软件历史仓库、设置新颖的与软件缺陷存在强相关性的度量元,是构建高质量缺陷预测模型的关键.因此,度量元的设计一直是软件缺陷预测研究中的一个核心问题[4].早期的研究工作主要集中于分析源代码,重点关注基于软件代码(software code)的软件度量.近些年来,更多的研究工作集中于挖掘不同的软件历史存档,重点关注基于软件开发过程(software process)的软件度量.本节将重点从这两个角度出发,对已有研究工作进行系统总结.
2.1基于软件代码的度量
在研究早期,大部分研究工作通过分析软件代码来设计度量元.这类度量元重点关注程序模块的代码规模和内在复杂度等属性,其潜在的假设是:代码规模或复杂度越高的程序模块,其内部含有缺陷的可能性越高.
研究人员[5]最早借助代码行数(lines of code,简称LOC)进行度量,例如,Akiyama给出了缺陷数(D)与LOC(L)的关系式:D=4.86+0.018L.但该度量元过于简单,难以合理地去度量软件系统的复杂性.随后,研究人员逐渐考虑了Halstead科学度量[6]和McCabe环路复杂度(cyclomatic complexity)[7].其中:
? Halstead科学度量[6]通过统计程序内操作符和操作数的数量来度量代码的阅读难度,其假设是代码的
阅读难度越高,其含有缺陷的可能性也越高,涉及到的主要度量元包括程序的长度、容量、难度和工作量等;
? 而McCabe环路复杂度[7]关注的是程序的控制流复杂度,其假设是程序的控制流复杂度越高,其含有缺
陷的可能性也越高.在度量时,首先将程序建模为控制流图(control flow graph),其中,节点对应的是语句,边表示从一个语句到另一个语句的控制流.随后,通过公式v(G)=e?n+2计算出控制流图G的环路复杂度,其中,e表示边的数量,n表示节点的数量.最后,可以进一步计算出程序的基本复杂度(essential complexity)和设计复杂度(design complexity).
随着面向对象开发方法的普及,其特有的封装、继承和多态等特性给传统的软件度量提出了挑战.研究人员提出了适用于面向对象程序的度量元,其中最为典型的是Chidamber和Kemerer提出的CK度量元[8].CK度量元综合考虑了面向对象程序中的继承、耦合性和内聚性等特征,给定一个类,其包含的度量元名称及相关描述见表1.
Table 1 CK metrics
表1 CK度量元
名称
WMC
DIT
NOC
CBO
RFC
LCOM 描述 类的加权方法数 类在继承树中的深度 类在继承树中的孩子节点数 与该类存在耦合关系的其他类的数目 该类可以调用的外部方法数 类内访问一个或多个属性的方法数
Basili等人[9]基于一些中等规模的信息管理系统,首次验证了CK度量元与程序模块内的缺陷存在相关性.
陈翔 等:静态软件缺陷预测方法研究 5
随后,Subramanyam和Krishnan[10]基于8个工业界项目,进一步验证了Basili等人的发现.周毓明等人[11]也对基于面向对象程序的度量元与程序模块缺陷间的相关性进行了深入的分析,随后他们[12,13]发现:类规模度量元在分析时存在潜在的混和效应,并会对缺陷预测模型的性能产生影响.因此,他们提出了一种基于线性回归的方法来尝试移除这种混和效应.最后,他们[14,15]分别对Sarkar等人提出的package-modularization度量元[16]和基于程序切片的内聚性度量元[17]与程序模块缺陷间的相关性进行了深入分析.
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篇二：《软件学报》排版样例(中文论文)2005版
并发面向对象中的继承反常现象
王生原1+, 杨良怀2, 袁崇义3, 杨 萍4
1234
?
?
(清华大学 计算机科学与技术系,北京 100084) (新加坡国立大学 计算学院 计算机科学系,新加坡) (北京大学 计算机科学技术系,北京 100871) (兰州大学 信息科学与工程学院,甘肃 兰州 730000)
Inheritance Anomaly in Concurrent Object Orientation*
WANG Sheng-Yuan1+, YANG Liang-Huai2, YUAN Chong-Yi3, YANG Ping4
1234
(Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084, China) (Department of Computer Science, School of Computing, National University of Singapore, Singapore) (Department of Computer Science and Technology, Beijing University, Beijing 100871, China) (School of Information Science and Technology, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China)
+ Corresponding author: Phn: +86-10-62645407, Fax: +86-10-62645000, E-mail: [email protected], /retype/zoom/8110063383c4bb4cf7ecd1ba?pn=2&x=0&y=0&raww=603&rawh=31&o=jpg_6_0_______&type=pic&aimh=24.676616915422883&md5sum=d84dbabace43d55575d8134fac3f1bc1&sign=3a63371138&zoom=&png=141-2040&jpg=438-14788" target="_blank">点此查看
2理解继承反常现象
2.1区别Inheritance和Subtyping
综合各种观点,要理解和解释继承反常现象,首先必须正确区别inheritance层次和subtyping层次,并深刻领会二者的联系[6,7].对于这个问题,文献[1,8]的观点是比较权威的.在此基础上,我们的理解是:Inheritance是在代码层次上作修改,而subtyping是在语义层次上作修改.前者是代码共享的一种重要途径,但不能保证subclass能够继承superclass的行为;后者要求subtype保持supertype的某种外部可观察行为(或语义行为),在规范一级共享,同代码没有关系.Inheritance层次关系可以理解为“is_similar_to”(或“like”)的关系,而将“is_a”关系更适合用在理解subtyping层次关系上,见表1[9].
Table 1 Latency of macro-instructions
表1 宏指令的时延
NST NSE NSO NSA
NET_SLICE_STOP() NET_SLICE_EXIT()
Inter-Overhead between NET_SLICE_START() and NET_SLICE_STOP()
Overhead of NET_SLICE_START()
?154 ? 904 (1.4%) ??
150 303
? n(?,e) n(o,e) n(?,e)
?o ??
命题1. 设R?RL,R??R,R定义的Class范畴为CR,R?定义的Class范畴为CR?,则CR?是CR的子范畴,并称之为CR的子Class范畴.
证明:对任何A,B?ob CR=ob CR?,homCR?(A,B)?homCR(A,B).
推论1. 任何R?RL定义的Class范畴CR都是CL的子Class范畴.
□
2.2渐增式继承
Subtyping要求subtype保持supertype的某种行为(可看作是一种不变量,比如同步约束)[10].Subclass在增加新的属性或方法时,为了避免破坏这种不变量,难免要对继承的代码进行扩展或修改.这种扩展或修改很可能是重大的或实质性的,结果使得代码共享失去意义.这便是继承反常的直观含义.
假定非线性优化问题:
3
3
2
2
min
z?X
??
?
?zx?zydxdy
(1)
的近似解为z(x,y)???bijBin(x)Bin(y),其中b0j,b3j,bi0,bi3由边界条件决定.确定其余几个Bézier系数是一个非
i?0j?0
线性约束优化问题.我们采用基于一维线性搜索的整体收敛的Newton迭代方法来求解.其基本的迭代格式为
X
i?1
?X??i?pn.
i
步长?i采用回溯线性搜索方法确定,下降方向pn是Newton方向,这种非线性优化方法是一个比较成功的具有整体收敛性的方法,对于初值的选择没有苛刻的要求.
基于TB-CCRD的新系统采用与Linux直接路由式虚拟服务器相同的框架结构[11].如图2所示,DWSS的各个后端服务器通过高速以太网相互连接,它们屏蔽ARP协议,并拥有与前端机相同的IP(记为vIP)和Web服务端口号(记为vPort),在用户看来,这个系统就相当于一个IP地址为vIP,服务端口号为vPort的Web服务器.在新系统中,前端机负责接收来自用户的数据包,发放用于指示处理该数据包最适当的服务器ID(可以是后端机在系统内部的标识符,也可以是它的MAC地址)的标记,并转发数据包;后端机则负责处理由前端机转发而来的用户数据包并直接回应用户,具体包括建立/拆除与用户2.2.1定义继承反常现象
本节是对上述观点的形式化描述,可与第2.2节对照阅读.范畴论的观点层次较高,易于抽象出问题的本质. 与程序P在F下运行等价的错误影响程序PF有
InitPF=InitP, VarPF=VarF,
UnitPF=?[A1?F;A2?F;…;An?F],
WherePF=WhereP?FaultAssumptionF
2.2.2解释继承反常现象
例1:在谈到顺序面向对象语言时,一般不涉及继承反常现象.这是因为,这类语言L都默认一个特殊的subtyping关系p(由RL定义的完整inheritance层次关系被默认为相应于p的渐增式继承关系),它对应的Type范畴记为TL,满足:CL实现TL,实现函子为F:?A(A?ob CL?FA?type(A)).L无p-继承反常.因为顺序面向对象语言不提供定义subtyping关系的机制,所以这种默认的subtyping关系是语言中惟一的subtyping关系,这些语言L无继承反常.
(2)
Fig.2 The framework of the TB-CCRD based DWSS
图2 基于标记的缓存协作DWSS系统框架
的TCP连接、TCP连接转交以及提供URL内容等工作.
3结束语
本文形式地给出了“继承反常现象”的一种一般性定义.定义对每一种Subtyping关系都有其相对应的“渐增式继承”,使其更具有普适性.文中“渐增式继承”是一个相对的概念,这有助于对人们“使继承反常现象得到缓解”
的努力得以分类和评价.
致谢 在此,我们向对本文的工作给予支持和建议的同行,尤其是北京大学计算机科学技术系袁崇义教授、屈婉玲教授领导的讨论班上的同学和老师表示感谢. References:
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篇三：《软件学报》模版(中文论文)2005版
?2004 Journal of Software 软 件 学 报 题目?
作者名1+, 作 者2, 作者名3
1
2
3?(单位全名 部门(系)全名,省 市(或直辖市) 邮政编码
(单位全名 部门(系)全名,省 市(或直辖市) 邮政编码) (单位全名 部门(系)全名,省 市(或直辖市) 邮政编码)
NAME Name-Name1+, NAME Name2, NAME Name-Name3
1
2
3(Department of ****, University, City ZipCode, China) (Department of ****, University, City ZipCode, China)
+ Corresponding author: Phn +86-**-****-****, Fax +86-**-****-****, E-mail: ****, http://****
Name NN, Name N, Name NN. Title. Journal of Software
Abstract:
Key words:
摘 要: *摘要内容.*
关键词: *关键词;
中图法分类号: ****
文献标识码: A *
正文部分1一级标题
1.1二级标题
1.1.1三级标题 定理1(******). *定理内容.* [“定义”、“算法”等的排版格式与此相同]
? Supported
by the **** Foundation of China under Grant No.****, **** (基金中文完整名称); the **** Foundation of China under Grant No.****, **** (基金中文完整名称作者简介: 作者名(出生年－),性别,****(籍贯,具体到市、县或地区)人,学位(或目前学历),职称,主要研究领域为*****,****;作者(出生年－),性别,学位(或目前学历
),职称,主要研究领域为****,****;作者名(出生年－),性别,学位(或目前学历),职称,主要研究领域为
2
证明:*证明过程.* [“例”等的排版格式相同]
*正文部分
致谢 *致谢内容
Journal of Software 软件学报 2004,15(1)
[1] ,卷号(期号):起始页码. [期刊][2] 出版地(城市名): 出版者, 出版年. 起始页码(非必要项)
. [书籍]
[3]作者. 题目. In(中文用“见”): 整本文献的编者姓名ed(多编者用eds). 文集实际完整名称. 出版地(城市名): 出版者, 出版年.
起止页码. [会议录(论文集、论文汇编等)]
[4]著者. 题名. 学位, 学位授予单位, 出版年. [学位论文]
[5]Author. Title. Technical Report, Report No., Publishing place (city name): Publisher, Year (in Chinese with English abstract). [科
技报告]
附中文参考文献: [5] 著者.题名.科技报告,报告号,出版地(或单位所在地):出版者(或单位),出版年.
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