基于流形学习的面向对象的软件缺陷预测模型

摘要：

针对传统软件缺陷预测方法在预测面向对象的软件缺陷时存在的不足,提出一种基于流形学习的面向对象的软件缺陷预测模型.结合拉普拉斯特征映射法和分类方法,利用拉普拉斯特征映射法,对待预测的软件属性度量数据进行降维处理,得到其低维特征;利用分类算法,从低维特征数据中预测软件存在的缺陷.实验结果表明,该方法有效提高了面向对象的软件缺陷预测精度,也提高了算法的执行效率.

关键词：软件缺陷预测、流形学习、面向对象、拉普拉斯特征映射法、软件度量

所属期刊栏目：35

分类号：TP181;TP311.5(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目51107027;河北省自然科学基金项目F2013202104;天津市应用基础及前沿技术研究计划基金项目13JCYBJC15400

在线出版日期：2015-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3859-3863