基于统计抽样和模糊支持向量机的缺陷分派研究

• 作者: 王存伟
• 来源期刊: 现代计算机：中旬刊
• 学科: 工学
• 关键词: 软件缺陷分派 机器学习 统计抽样 模糊支持向量机
• 年，卷（期）: xdjsjzxk_2016,（3）
• 页码范围: 46-50
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.43

摘要

传统软件缺陷分派往往将其转化为分类问题，从历史数据和机器学习算法的使用两方面解决。然而，软件缺陷报告数据经常是非均衡的，且数据中蕴含着模糊的信息，使传统的分类方法达不到好的预测效果。提出基于统计抽样的方法，克服缺陷报告数据存在的非均衡性，采用模糊支持向量机处理数据中所蕴含的模糊信息。实验表明，采用统计抽样和模糊支持向量机，确实对缺陷分派是有效的，与以往的方法相比，提高缺陷分派的准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王存伟	四川大学计算机学院	5	10	2.0	3.0