【摘 要】
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为了进一步提高无标志软件缺陷数据预测的精度,提出了一种基于超欧氏距离近邻传播的软件缺陷预测方法。在近邻传播算法中引入密度思想,定义了密度因子和超欧氏距离测度概念,设计了密度敏感相似度度量元(即密集度量元),解决了传统近邻传播算法采用欧氏距离表示数据相似度难以有效处理复杂结构数据的不足。该方法应用于无标志软件缺陷数据的预测,并通过三组航空航天软件数据仿真验证了该方法的有效性,提高了无标志软件缺陷数据
【机 构】
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武警工程大学科研部,火箭军工程大学核工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51503224）,陕西省自然科学基金资助项目（2015JQ624）,武警工程大学基础研究基金资助项目（WJY21602）,大学军事理论研究项目（JLX20160）
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为了进一步提高无标志软件缺陷数据预测的精度,提出了一种基于超欧氏距离近邻传播的软件缺陷预测方法。在近邻传播算法中引入密度思想,定义了密度因子和超欧氏距离测度概念,设计了密度敏感相似度度量元(即密集度量元),解决了传统近邻传播算法采用欧氏距离表示数据相似度难以有效处理复杂结构数据的不足。该方法应用于无标志软件缺陷数据的预测,并通过三组航空航天软件数据仿真验证了该方法的有效性,提高了无标志软件缺陷数据预测的精度,为无标志软件缺陷预测提供了一种新的思路。
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