【摘 要】
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为了提高软件开发过程的可测性和可信性,本文在分析软件缺陷预测数据特点的基础上,提出了一种新的带特征选择的模糊多目标线性规划分类器FMCLPC-FS。首先,定义了一个模糊隶属
【机 构】
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鲁东大学信息与电气工程学院,山东交通学院信息科学与电气工程学院（人工智能学院）
【基金项目】
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国家自然科学基金(61877061,61872170),山东省自然科学基金(ZR2016FM15)
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为了提高软件开发过程的可测性和可信性,本文在分析软件缺陷预测数据特点的基础上,提出了一种新的带特征选择的模糊多目标线性规划分类器FMCLPC-FS。首先,定义了一个模糊隶属度函数来处理原始数据中的噪声和异常值;然后,利用核函数将非线性可分问题转化为线性可分或近似线性可分问题。此外,在多目标线性规划分类器MCLPC中引入了稀疏化函数,可以在分类过程中去除数据集中的冗余特征并选择出最少的重要特征。实验结果显示,与MCLPC和SVC相比,FMCLPC-FS可以显著提高缺陷预测的准确性和分类的可解释性。
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