基于支持向量机的面向对象软件可维护性预测

• 作者: 王李进 胡欣欣
• 来源期刊: 北华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 人工神经网络 可维护性 面向对象
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 工业技术
• 页码范围: 282-285
• 分类号: TP391|TP311
• 字数: 3436字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-4822.2010.03.023

摘要

以面向对象软件的度量准则作为预测因子,以维护期间所修改的代码函数作为可维护性,运用支持向量机回归原理,构造了面向对象软件可维护性预测模型.为了评价模型的性能,同时构造人工神经网络模型.在R软件环境下仿真,通过误差的可视分析和RMSE分析知,SVM模型预测面向对象软件可维护性具有较好的性能,效果明显优于ANN模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王李进	福建农林大学计算机与信息学院	26	274	8.0	16.0
2	胡欣欣	福建农林大学计算机与信息学院	23	247	9.0	15.0