?

Детальная информация
Таблица Карточка RUSMARC
Название: Методы обнаружения и исправления ошибок программного обеспечения на основе анализа программных репозиториев с помощью машинного обучения: научный доклад: направление подготовки 09.06.01 «Информатика и вычислительная техника» ; направленность 09.06.01_06 «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей»
Авторы: Бельский Алексей .
Научный руководитель: Ицыксон Владимир Михайлович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2020
Коллекция: Научные работы аспирантов/докторантов; Общая коллекция
Тематика: Автоматизированные системы проектирования — Программное обеспечение; автоматическое исправление программ; машинное обучение; абстрактное синтаксическое дерево; логистическая регрессия; градиентный спуск; automated program repair; machine learning; Abstract Syntax Tree; logistic regression; gradient descent; ABAP
УДК: 004.85; 004.42
Тип документа: Научный доклад
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 09.06.01
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Аннотация

В данной работе приводится аналитический обзор существующих методов обнаружения и исправления ошибок программного обеспечения. Представлено описание разработанного в рамках работы метода исправления ошибок программного обеспечения на основе анализа программных репозиториев с помощью машинного обучения. Приведен сравнительный анализ работанного метода с аналогами. Представлено описание разработанного программного инструментария к разработанному методу.

This paper provides an analytical overview of existing methods for detecting and correcting software errors. The article describes the method of software error correction developed in the framework of the work based on the analysis of software repositories using machine learning. A comparative analysis of the developed method with analogues is given. The description of the developed software tools for the developed method is presented.