基于邻域三支决策粗糙集模型的软件缺陷预测方法

• 作者: 李伟湋 郭鸿昌
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 软件缺陷分类 邻域三支决策粗糙集模型 三支决策
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 166-174
• 页数: 9页
• 分类号: TP18
• 字数: 6431字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2017.01.020

摘要

基于已有软件缺陷数据,建立分类模型对待测软件模块进行预测,能够提高测试效率和降低测试成本.现有基于机器学习方法对软件缺陷预测的研究大部分基于二支决策方式,存在误分率较高等问题.本文针对软件缺陷数据具有代价敏感特性且软件度量取值为连续值等特性,提出了一种基于邻域三支决策粗糙集模型的软件缺陷预测方法,该方法对易分错的待测软件模块作出延迟决策,和二支决策方法相比,降低了误分类率.在NASA软件数据集上的实验表明所提方法能够提高分类正确率并减小误分类代价.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李伟湋	南京航空航天大学航天学院	6	87	3.0	6.0