【文章概述】
本文主要探讨了人工智能和机器学习在软件故障分析及质量评估中的应用。作者李心科在研究中提出了一个新的软件质量评价模型，旨在解决软件质量评价领域长期存在的难题。该模型基于软件的基本特征，结合先进的软件测量技术，使得评价结果更为客观，过程更为简便。此外，研究还涉及了软件复杂性度量、软件测试、错误植入技术、软件缺点分析以及软件可靠性建模等多个方面。
【关键知识点】
1. **软件质量评价模型**：作者提出了一个基于软件基本特征的新型质量评价模型，该模型合理划分并定义了软件质量要素，通过与软件测量技术关联，确保评价的客观性和自动化支持。模型强调度量数据与质量要素之间的计算和映射。
2. **神经网络在质量评价中的应用**：利用神经网络建立计算模型，解决从软件量化指标到质量要素的映射问题，赋予模型知识发现和进化能力。
3. **软件复杂性度量**：研究了C&K面向对象软件度量方法，并提出了改进的度量工具SMTCPP，该工具能进行语法分析，计算多种度量结果，如方法数、复杂度、继承树深度等，可指导软件设计与实现，并支持与数据库连接，便于数据积累。
4. **软件测试与错误植入技术**：开发了C++软件错误植入工具ErrSeed，能够根据用户需求和程序特性植入错误，用于评估软件中残留错误数量和测试充分性。
5. **软件缺点分析**：首次提出软件缺点度量概念，设计了基于知识的分析工具，自动识别软件可能存在的缺点，验证了方法的有效性。
6. **软件可靠性建模**：分析了传统软件可靠性理论的局限性，提出基于输入域的新可靠性模型，以更准确地评估软件的可靠性。
7. **项目背景**：这项研究受到了机械工业技术发展基金项目的资助，项目成果被认定为国内领先、国际先进的水平。
这篇研究涵盖了软件工程中的多个关键领域，尤其是通过人工智能和机器学习技术提升软件质量评估的准确性和效率，为软件开发和维护提供了有力的理论和技术支持。
