Thèse de doctorat en Sciences appliquées
Sous la direction de G. GARDARIN.
Soutenue en 1991
à Paris 6 .
Cette these presente l'application d'un systeme d'apprentissage symbolique a une tache de genie logiciel, l'assurance de la qualite du logiciel, notamment pour les etapes de relecture et de validation. L'apprentissage est utilise en deux etapes. Dans un premier temps notre outil apprend automatiquement des structures familieres de code. Dans un deuxieme temps, l'apprentissage permet de rechercher ces structures dans un code nouveau. Apres un etat de l'art sur les deux domaines pris en compte, a savoir le genie logiciel et les systemes d'apprentissage, nous presentons l'architecture de notre outil d'analyse de code. Les specificites et difficultes abordees par chacune des etapes d'apprentissage sont detaillees. L'obtention d'une fonction de reconnaissance de programmes analyses aussi pertinente que possible necessite l'introduction de connaissances sur le domaine. Deux categories de connaissances sont introduites: des connaissances implicites pour specifier les donnees analysees et des connaissances explicites pour les manipuler. Les connaissances implicites sont deduites d'informations disponibles sur le langage de programmation pris en compte. Les connaissances explicites sont regroupees a l'interieur d'une base de connaissances sous forme d'une base de regles. Nous developpons les problemes causes par l'emploi de certaines de ces regles, a savoir les regles de transformation, qui impliquent l'utilisation d'un raisonnement non monotone
Application of machine learning to software engineering for program validation assistance
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