基于Adaboost算法的软件缺陷预测模型

摘要：

将Adaboost算法应用到软件缺陷预测模型中是软件缺陷预测的一种新思路,Adaboost算法原理通过训练多个弱分类器构成一个更强的级联分类器,有效地避免了过拟合问题.通过采用美国国家航空航天局(NASA)的软件缺陷数据库的仿真实验,分别对原始BP神经网络算法和Adaboost算法进行分析对比,其中Adaboost的弱分类器采用神经网络.实验结果表明,Adaboost级联分类器有效地提高了软件缺陷预测模型的预测性能.

关键词：软件缺陷、软件缺陷预测、BP神经网络、Adaboost、级联分类器

所属期刊栏目：43

分类号：TP311.5(计算技术、计算机技术)

资助基金：2012“核高基”科技专项:基于国产CPUOS的办公信息系统应用方案评测及规范研究2012ZX01045-006-003

在线出版日期：2016-10-08（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：186-190