【摘 要】
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随着计算机技术的发展,计算机软件产品给个人和企业都带来了很多方便,但很多软件也会存在各种缺陷。为了找到并解决软件中存在的缺陷,研究者将机器学习等方法应用到软件缺陷
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院,南京邮电大学自动化学院,武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61272273)
论文部分内容阅读
随着计算机技术的发展,计算机软件产品给个人和企业都带来了很多方便,但很多软件也会存在各种缺陷。为了找到并解决软件中存在的缺陷,研究者将机器学习等方法应用到软件缺陷预测之中,但这些方法在数据预处理方面还存在很多需要改善的地方。在之前的研究中,有研究者使用多维尺度分析(MDS)对数据样本进行降维,但关于如何使用和改善MDS的方法却很少。文中提出了基于阈值相关性的多维尺度分析(TC_MDS)方法,在使用MDS方法的基础上,使用对称不确定性(SU)方法提取具有高鉴别的特征,并使用阈值相关性去除冗余特征。该方法学习得到的数据具有高鉴别性,去除了冗余特征,从而提高了预测效率。在软件工程NASA数据库上的实验结果表明,提出的方法具有较好的缺陷预测效果。
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