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Predicting decay in program modules of legacy software systems.

机译:预测遗留软件系统的程序模块中的衰减。

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摘要

Legacy software systems may go through many releases. It is important to ensure that the reliability of a system improves with subsequent releases. Methods are needed to identify decaying software modules, i.e., modules for which quality decreases with each system release. Early identification of such modules during the software life cycle allows us to focus quality improvement efforts in a more productive manner, by reducing resources wasted for testing and improving the entire system. We present a scheme to classify modules in three groups—Decayed, Improved, and Unchanged—based on a three-group software quality classification method. This scheme is applied to three different case studies, using a case-based reasoning three-group classification model. The model identifies decayed modules, and is validated over different releases. The main goal of this work is to focus on the evolution of program modules of a legacy software system to identify modules that are difficult to maintain and may need to be reengineered.
机译:旧版软件系统可能会发行许多版本。重要的是要确保在以后的发行版中提高系统的可靠性。需要方法来识别衰减软件模块,即,随着每个系统版本质量下降的模块。在软件生命周期中尽早识别此类模块,使我们能够通过减少浪费在测试和改进整个系统上的资源,以更有生产力的方式集中精力进行质量改进。我们提出了一种基于三组软件质量分类方法的将模块分为三组(衰减,改进和不变)的方案。使用基于案例的推理三组分类模型,该方案适用于三个不同的案例研究。该模型识别出衰减的模块,并通过不同的版本进行了验证。这项工作的主要目标是集中于遗留软件系统的程序模块的演变,以识别难以维护且可能需要重新设计的模块。

著录项

  • 作者

    Joshi, Dhaval Kunvarabhai.;

  • 作者单位

    Florida Atlantic University.;

  • 授予单位 Florida Atlantic University.;
  • 学科 Computer Science.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2002
  • 页码 67 p.
  • 总页数 67
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 自动化技术、计算机技术;
  • 关键词

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