10.3778/j.issn.1002-8331.1411-0356
改进PSO-ISVM算法的软件缺陷预测
提出基于改进的粒子群优化支持向量机方法(PSO-ISVM)的测控软件缺陷预测方法.通过引入代价惩罚系数,定义粒子群优化算法中的适应度函数,利用最小化适应度函数值作为优化目标,排除大量的冗余干扰信息,提高对测控软件有缺陷模块的预测准确度,寻找支持向量机的最优参数.通过仿真实例分析测控软件有效性,并与常用缺陷预测方法进行比较,表明该模型能加快软件缺陷预测速度和提高对有缺陷模块的预测准确度.
缺陷预测、测控软件、粒子群优化、支持向量机
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TP391(计算技术、计算机技术)
河南省科技厅发展计划142102110088;河南省科技攻关项目122102210430
2016-07-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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