基于CS-ANN的软件缺陷预测模型研究

• 作者: 于倩 孙金文 明利 李彤 王海林 郁湧
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 软件缺陷预测 人工神经网络 布谷鸟搜索 软件质量 机器学习
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 软件技术研究
• 页码范围: 467-472,476
• 页数: 7页
• 分类号: TP311.53
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.02.033

摘要

为了提高软件缺陷预测的准确率,利用布谷鸟搜索(cuckoo search,cs)算法的寻优能力和人工神经网络(artificial neural network,ANN)算法的非线性计算能力,提出了基于CS-ANN的软件缺陷预测方法.此方法首先使用基于关联规则的特征选择算法降低数据的维度,去除了噪声属性;然后利用布谷鸟搜索算法寻找神经网络算法的权值,使用权值和神经网络算法构建出预测模型;最后使用此模型完成缺陷预测.使用公开的NASA数据集进行仿真实验,结果表明该模型降低了误报率,并提高了预测的准确率,综合评价指标AUC(area under the ROC curve)、F1值和G-mean都优于现有模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李彤	云南大学软件学院	151	861	14.0	22.0
5	郁湧	云南大学软件学院	26	169	7.0	12.0
9	于倩	云南大学软件学院	10	87	5.0	9.0
13	孙金文	云南大学软件学院	4	23	4.0	4.0
14	明利	云南大学软件学院	5	22	4.0	4.0
15	王海林	云南大学软件学院	2	15	2.0	2.0