基于BP神经网络软件测试缺陷预测技术研究及应用

• 作者: 严沁 史莹莹 费清春
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 软件质量评价 BP神经网络 软件质量 缺陷预测 软件测试
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 软件纵横
• 页码范围: 102-105
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 2355字
• 语种: 中文

摘要

针对软件缺陷预测模型预测准确率较差问题,指出了软件缺陷预测和软件测试缺陷的预测概念区别,根据影响软件缺陷发现因素构建BP神经网络软件测试预测模型,通过工程实践历史样本数据训练该模型获得预测能力提升,并经过假设检验方法证明预测结果符合以软件测试实际发现缺陷个数为中心点的正态分布.实验结果表明:随着真实训练样本数据增加,预测结果估计值与实际值的误差逐步缩小,估计值的方差逐步减小,预测的准确性逐步提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	费清春		7	23	2.0	4.0
2	史莹莹		5	22	2.0	4.0
3	严沁		1	9	1.0	1.0