【摘 要】
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为深入提高软件可靠性,面向软件源文件缺陷定位效率低、精度不高等问题,提出优先级评估下的软件源文件可疑度度量方法.融合多属性决策算法与相似度理念,自适应调节个体决策结果,按照专家权重获得全新的群体决策,从高到低排序软件源文件缺陷可疑度度量顺序;使用粗糙集理论与模糊聚类算法分析软件缺陷数据,划分缺陷属性权值,计算缺陷数据与软件源文件之间的相关性;挑选恰当软件度量元,引入Spearman秩相关数权衡度量元与源文件缺陷密度间的关系,构建基于支持向量回归的易错性预测模型,使用径向基核函数优化预测模型,获得软件源文件
【机 构】
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电子科技大学成都学院,四川 成都611731
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为深入提高软件可靠性,面向软件源文件缺陷定位效率低、精度不高等问题,提出优先级评估下的软件源文件可疑度度量方法.融合多属性决策算法与相似度理念,自适应调节个体决策结果,按照专家权重获得全新的群体决策,从高到低排序软件源文件缺陷可疑度度量顺序;使用粗糙集理论与模糊聚类算法分析软件缺陷数据,划分缺陷属性权值,计算缺陷数据与软件源文件之间的相关性;挑选恰当软件度量元,引入Spearman秩相关数权衡度量元与源文件缺陷密度间的关系,构建基于支持向量回归的易错性预测模型,使用径向基核函数优化预测模型,获得软件源文件可疑度度量值,完成源文件缺陷定位.实验结果证实,与传统方法对比,所提方法具备更高的缺陷定位精度,能够快速明确软件源文件可疑度真实情况,方便研发人员及时修复软件漏洞.
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