基于改进蚁群算法在软件缺陷预测中的应用

• 作者: 乔冰琴 李琳 杨泽辉
• 来源期刊: 太原科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 改进的蚁群算法 支持向量机 软件缺陷预测 运算效率
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与信息工程
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 3391字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2057.2016.01.004

摘要

为提高软件缺陷预测算法的分类准确度和运算效率，将改进的蚁群算法应用于基于支持向量机的软件缺陷预测模型中。支持向量机作为二值分类模型进行软件缺陷预测，并对蚁群算法进行改进优化，每只蚂蚁只根据搜索半径参数在前次迭代中的最优解附近搜索，在缩小搜索范围的同时尽快实现最优解，并对支持向量机的参数进行优化。实验结果表明，与传统方法相比，该方法具有更高的预测精度和运算效率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李琳	太原理工大学财经学院经济信息系	9	18	2.0	3.0
2	乔冰琴	太原理工大学财经学院经济信息系	4	15	1.0	3.0
3	杨泽辉	太原理工大学财经学院经济信息系	1	0	0.0	0.0