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基于抽象语法树的代码缺陷检测技术设计与实现

论文目录
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第一章 绪论第13-22页
 1.1 选题背景及研究意义第13-14页
 1.2 国内外研究现状第14-19页
  1.2.1 传统软件缺陷预测第14-18页
  1.2.2 深度学习缺陷预测第18-19页
 1.3 论文主要内容第19-20页
 1.4 论文结构安排第20-22页
第二章 软件缺陷预测相关技术研究第22-32页
 2.1 软件缺陷预测第22-24页
  2.1.1 软件缺陷预测定义第22页
  2.1.2 软件缺陷预测总体流程第22-23页
  2.1.3 软件缺陷预测数据集第23-24页
  2.1.4 软件缺陷预测模型评估方式第24页
 2.2 代码信息提取第24-25页
 2.3 语义表征技术第25-31页
  2.3.1 词嵌入第25-26页
  2.3.2 Transformer模型原理第26-29页
  2.3.3 GPT第29-31页
 2.4 本章小结第31-32页
第三章 基于抽象语法树的软件缺陷预测技术框架第32-53页
 3.1 整体架构第32-34页
 3.2 软件代码特征词抽取第34-36页
 3.3 基于GPT模型的软件代码特征词语义表征方法第36-41页
 3.4 基于GPT模型的软件缺陷预测方法第41-42页
 3.5 基于GPT模型的软件缺陷预测模型使用第42页
 3.6 软件缺陷预测技术实验评估第42-52页
  3.6.1 数据集第43页
  3.6.2 评估标准第43-44页
  3.6.3 评估基准第44页
  3.6.4 模型参数设置第44-46页
  3.6.5 项目内缺陷预测实验评估第46-48页
  3.6.6 跨项目软件缺陷预测实验评估第48-51页
  3.6.7 软件代码特征词有效性评估第51-52页
 3.7 本章小结第52-53页
第四章 基于抽象语法树的软件缺陷预测系统的设计与实现第53-68页
 4.1 需求分析第53-54页
  4.1.1 设计目标第53页
  4.1.2 功能需求分析第53-54页
 4.2 总体框架设计第54页
 4.3 特征提取模块设计与实现第54-57页
 4.4 语义预训练模型训练模块设计与实现第57-58页
 4.5 缺陷预测模型训练模块设计与实现第58-60页
 4.6 软件缺陷预测模块设计与实现第60-61页
 4.7 数据库设计与实现第61-64页
  4.7.1 用户信息表第61页
  4.7.2 语义预训练模型信息表第61-62页
  4.7.3 软件缺陷预测模型信息表第62页
  4.7.4 软件缺陷预测任务信息表第62-63页
  4.7.5 源码文件信息表第63-64页
 4.8 用户交互界面设计与实现第64-67页
 4.9 本章小结第67-68页
第五章 基于抽象语法树的软件缺陷预测系统的实验与验证第68-81页
 5.1 测试环境第68页
 5.2 测试数据第68-69页
 5.3 测试流程第69-78页
  5.3.1 用户登录第69-70页
  5.3.2 软件缺陷预测模块第70-75页
  5.3.3 预训练模型管理模块第75-76页
  5.3.4 缺陷预测模型管理模块第76-78页
 5.4 测试结果及分析第78-80页
 5.5 本章小结第80-81页
第六章 工作展望第81-84页
 6.1 工作总结第81-82页
 6.2 工作展望第82-84页
参考文献第84-88页
致谢第88-90页
攻读学位期间发表的学术论文目录第90页

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