论文研究 静态分析和代码复杂性度量作为软件缺陷的早期指标

软件是汽车产品开发的重要组成部分，众所周知，在安全关键型嵌入式软件开发中，软件质量保证需要花费大量精力。 因此，增加这种努力的有效性和效率变得越来越重要。 确定最有可能失败的故障代码区域，因此需要大多数质量保证。 本文提供了一项探索性研究，调查通过静态分析工具与代码复杂性指标相结合检测到的故障是否可以用作软件质量指标并构建预发布的故障预测模型。 将代码复杂性指标与静态分析故障密度结合起来，可以以78.3％的精度预测释放前的故障密度。 此组合还用于分离高品质和低品质的成分，分类精度为79％。