【摘 要】
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软件缺陷预测是改善软件开发质量,提高测试效率的重要途径.文中提出一种基于软件度量元的集成k-NN软件缺陷预测方法.首先,该方法在不同的Bootstrap抽样数据集上迭代训练生成
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.90718024)
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软件缺陷预测是改善软件开发质量,提高测试效率的重要途径.文中提出一种基于软件度量元的集成k-NN软件缺陷预测方法.首先,该方法在不同的Bootstrap抽样数据集上迭代训练生成一个基本k-NN预测器集合.然后,这些基本预测器分别对软件模块进行独立预测,各基本预测值将被融合生成最终的预测结果.为判别新的软件模块是否为缺陷模块,设计分类阈值的自适应学习方法.集成预测结果大于该阈值的模块将被识别为缺陷模块,反之则为正常模块.NASAMDP及PROMISEAR标准软件缺陷数据集上的实验结果表明集成k-NN缺陷预测的性能较之广泛采用的对比缺陷预测方法有较明显的提高,同时也证明软件度量元在缺陷预测中的有效性.
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