《軟件工程》期刊始終以反映軟件工程理論、方法和技術(shù)創(chuàng)新成果，傳播軟件知識，推廣軟件應(yīng)用為己任，期望可以為促進(jìn)中國軟件工程學(xué)科和軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展略盡綿薄之力。

★本期重點(diǎn)推薦論文

心磁圖攜帶心電活動的信息，能夠提供更高的時空分辨率的電活動定位，在臨床試驗(yàn)中有較好的效果。本期發(fā)表的論文《基于機(jī)器學(xué)習(xí)心肌梗死患者的心磁信號診斷》，使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對心磁數(shù)據(jù)樣本有無疾病進(jìn)行診斷分類。首先從心磁數(shù)據(jù)中提取除極階段的數(shù)據(jù)構(gòu)建磁場圖，然后求解電流密度圖，從電流密度圖中提取相關(guān)的磁場特征。針對非平衡數(shù)據(jù)分類問題，分別使用樣本加權(quán)的SVM、LR、KNN、Adaboost和XGBoost學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)使用加權(quán)的LR和KNN為初級學(xué)習(xí)器、SVM為次級學(xué)習(xí)器的結(jié)合學(xué)習(xí)模型對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。采用結(jié)合學(xué)習(xí)模型對73 名非患者和47 名心肌梗死患者的36 通道心磁數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果顯示，采用樣本加權(quán)處理的單個機(jī)器學(xué)習(xí)模型較沒有進(jìn)行樣本加權(quán)處理的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測效果好;采用樣本加權(quán)后的結(jié)合學(xué)習(xí)模型會獲得較好的預(yù)測效果。

★優(yōu)秀期刊及其論文推薦

IEEE Transactions on Software Engineering，簡稱TSE，中文譯為《IEEE軟件工程學(xué)報》，網(wǎng)址為https：//www.computer.org/csdl/journal/ts，1975 年創(chuàng)刊（月刊），由IEEE COMPUTER SOCIETY出版，其2020 年的影響因子為6.226，排在計(jì)算機(jī)科學(xué)軟件工程領(lǐng)域前列，并被收入《科學(xué)引文索引擴(kuò)展版》（SCIE）。

《IEEE軟件工程學(xué)報》關(guān)注定義明確的理論結(jié)果和經(jīng)驗(yàn)研究，以及這些結(jié)果和研究對軟件構(gòu)建、分析或管理的潛在影響，其研究范圍從制定原則的機(jī)制到將這些原則應(yīng)用于特定的環(huán)境，對軟件工程研究或?qū)嵺`者都是很有價值的。

《IEEE軟件工程學(xué)報》重點(diǎn)主題包括開發(fā)和維護(hù)方法及模型、評估方法、軟件項(xiàng)目管理、工具和環(huán)境、系統(tǒng)問題等。它涵蓋了軟件系統(tǒng)的規(guī)范、設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的技術(shù)與原則，包括符號和過程模型，軟件測試和驗(yàn)證、可靠性模型，生產(chǎn)率因素、成本模型，特定工具、集成工具環(huán)境，硬件和軟件權(quán)衡，等等。

2021 年9 月發(fā)表的“Deep Learning Based Code Smell Detection”一文提出，代碼異味是源代碼中暗示重構(gòu)可能性的結(jié)構(gòu)。因此，開發(fā)人員可以通過檢測代碼異味來識別重構(gòu)機(jī)會。但是，手動識別代碼異味是具有挑戰(zhàn)性且乏味的。為此，人們已經(jīng)提出了許多自動或半自動的方法識別代碼異味。現(xiàn)有大部分的代碼異味識別依賴于手動設(shè)計(jì)的啟發(fā)式方法，將手動選擇的源代碼指標(biāo)映射到預(yù)測中。然而，手動選擇最佳特征是具有挑戰(zhàn)性的，手動構(gòu)建最佳啟發(fā)式算法也很困難。為此，文中提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的新方法來檢測代碼異味。關(guān)鍵是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以自動選擇源代碼的特征進(jìn)行代碼異味檢測，并可以自動構(gòu)建這些特征和預(yù)測之間的復(fù)雜映射。深度學(xué)習(xí)通常需要大量標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)（以調(diào)整所采用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的大量參數(shù)），而現(xiàn)有的代碼異味檢測數(shù)據(jù)集都很小，這對基于深度學(xué)習(xí)的代碼異味檢測無疑是一個巨大的挑戰(zhàn)。為此，文中提出了一種為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器生成標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)的自動方法，此方法不需要任何人工干預(yù)。經(jīng)過初步嘗試，將此方法應(yīng)用于四種常見且眾所周知的代碼異味，即特性依戀、長方法、過大類和錯位類。對開源應(yīng)用程序的評估結(jié)果表明，此方法對現(xiàn)有最先進(jìn)的水平仍有顯著的提高作用。

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