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软件复杂度度量作为软件工程的重要组成部分,可为软件的控制和降解、软件测试的资源分配和高质量软件的研制提供支撑。计算机控制软件往往规模复杂,开发、测试和维护难度大,其复杂度的准确度量意义重大。然而,现有方法大多依赖少量度量元或者人工设置各度量元的超参数权重,工作量大且准确度难以保证。本文提出了一种无监督的、自适应的软件复杂度度量算法,对度量元数据进行高斯混合模型(GMM)的概率建模和归一化;通过皮尔逊相关系数过滤度量元间的涌现特征,借助拓扑排序和图论思想,构建度量元的自适应线性加权模型,综合评估软件的复杂度