基于 PSO-BP 的软件缺陷预测模型

• 作者: 于安雷 皮德常
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 软件缺陷预测 神经网络 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 页码范围: 64-67
• 分类号: TP311
• 字数: 3798字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1208-0533

摘要

软件缺陷检测旨在自动检测程序模块中是否包含缺陷,从而加速软件测试过程,提高软件系统的质量.针对传统软件缺陷预测模型被限制在一定的应用范围而影响其预测的准确性和适用性,提出了一种基于 PSO-BP 软件缺陷预测模型.该模型运用粒子群优化算法优化 BP 神经网络的权值和阈值,采用交叉验证的方式进行实验,并与传统的机器学习方法 J48和 BP 神经网络等方法进行了比较.实验结果表明提出的方法具有较高的预测准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	皮德常	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	66	408	9.0	17.0
2	于安雷	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	1	9	1.0	1.0