基于生命周期的软件缺陷预测技术

• 作者: 吴超 许建平 陈丽容
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 软件缺陷预测 软件生命周期 软件度量 BP神经网络 主成分分析方法
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 2956-2959
• 页数: 4页
• 分类号: TP302.7
• 字数: 4755字
• 语种: 中文

摘要

为保证软件可靠性和软件质量,在基于软件开发周期的基础上,提出了一种利用PCA-BP模糊神经网络的软件缺陷预计方法.针对影响软件可靠性的各种因素,依据相关的标准,结合工程实践,选取了影响软件可靠性的度量元.收集了实际工程中的一类飞行控制软件的度量数据,利用提出的模型进行缺陷预测,并将预测结果与传统的BP神经网络模型计算的结果进行了对比.对比结果表明,与基于BP神经网络的预测方法相比较,结合了主成分分析方法的PCA-BP神经网络预测方法具有更快的收敛速度和更高的预测准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许建平		16	74	5.0	7.0