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程序中若岀現(xiàn)代碼壞味將嚴重影響其質(zhì)量且難以對軟件維護提供保障。針對機器學習算法在代碼壞味檢測中準確度較低以及數(shù)據(jù)集僅存在單一類型代碼壞味的問題，提岀出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的代碼壞味檢測方法?？紤]軟件實際開發(fā)過程中會存在不同類型的壞味，對數(shù)據(jù)類、上帝類、長方法和特征依戀4種代碼壞味進行研究并將其合并為方法級別和類級別的2種壞味數(shù)據(jù)集，根據(jù)數(shù)據(jù)集中的標簽信息進行有監(jiān)督深度學習，進而構建代碼壞味的真假陽性檢測模型。實驗結(jié)果表明，相比基于機器學習和基于度量的代碼壞味檢測方法，該方法的平均準確度提高15.19%，平均F1值提高58.39%。
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