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摘要:
软件缺陷预测作为软件工程领域的重要研究内容已有近30年。近年来,随着机器学习技术的发展,传统机器学习技术基于静态代码属性的软件缺陷预测领域得到广泛应用。然而,传统的机器学习算法并未考虑软件缺陷预测过程中,常见的代价敏感问题与类不均衡问题。文中将基于过采样技术和阈值移动技术的代价敏感神经网络算法应用于软件缺陷预测领域,从而解决该领域的代价敏感问题与类不均衡问题。在NASA软件缺陷预测标准数据集上的实验证明了其有效性。
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文献信息
篇名 基于代价敏感神经网络算法的软件缺陷预测
来源期刊 电子科技 学科 工学
关键词 软件缺陷预测 代价敏感神经网络 代价敏感 类不均衡
年,卷(期) 2012,(6) 所属期刊栏目 协议·算法及仿真
研究方向 页码范围 75-78
页数 4页 分类号 TP391
字数 2626字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-7820.2012.06.022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 缪林松 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 1 15 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
软件缺陷预测
代价敏感神经网络
代价敏感
类不均衡
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子科技
月刊
1007-7820
61-1291/TN
大16开
西安电子科技大学
1987
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