基于遗传算法的软件质量预测

• 作者: 李成楠 李旺彦
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 软件质量 遗传算法 属性选择
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 仿真体系结构与仿真软件平台
• 页码范围: 385-388
• 分类号: TP311
• 字数: 2321字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2012.03.096

摘要

研究提高软件质量问题,软件质量是一种智力产品,质量度量属性较多,传统神经网络无法准确提取最优度量软件质量属性,预测准确率低.为了提高软件质量预测准确率,将遗传算法引入到软件质量度量属性选择中.首先采用遗传算法选择最优软件质量度量属性,然后将度量属性输入神经网络进行训练,建立软件质量预测模型.通过仿真对模型性能进行测试,结果表明,遗传神经网络对软件质量预测模型降低软件质量预测错误率,提高预测准确率,在理论和实际上都具有创新性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李成楠		9	34	3.0	5.0
2	李旺彦		19	68	5.0	8.0