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基于模糊加权极限学习机的类不平衡软件缺陷预测
基于模糊加权极限学习机的类不平衡软件缺陷预测
作者:
于化龙
孙丹
郑尚
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
软件缺陷预测
数据不平衡
相对密度
模糊加权
摘要:
在软件缺陷预测中,普遍存在软件缺陷数据的类不平衡问题,严重影响着传统预测模型的性能.为了缓解类不平衡对预测模型性能的影响,引入模糊集的思想,提出了一种基于相对密度的模糊加权极限学习机算法.该方法首先采用所提的相对密度方法求出适用于不同数据样本的加权矩阵,进而将其与传统加权极限学习机结合,并训练模糊极限学习机,最后通过NASA软件缺陷类不平衡数据对所提方法的有效性和可行性进行验证.实验结果表明:与诸多类不平衡软件缺陷预测方法相比,文中方法具有更好的预测性能,并在G-mean、AUC和Balance的评价指标上有较优表现.
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软件缺陷预测
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改进加权KNN
度量学习
面向类不平衡数据集的软件缺陷预测模型
软件缺陷预测
类不平衡数据
特征选择
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内容分析
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相关文献总数
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文献信息
篇名
基于模糊加权极限学习机的类不平衡软件缺陷预测
来源期刊
江苏科技大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
软件缺陷预测
数据不平衡
相对密度
模糊加权
年,卷(期)
2019,(4)
所属期刊栏目
信息与控制工程
研究方向
页码范围
67-73
页数
7页
分类号
TP311.5
字数
5738字
语种
中文
DOI
10.11917/j.issn.1673-4807.2019.04.011
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
于化龙
江苏科技大学计算机学院
44
135
8.0
10.0
2
郑尚
江苏科技大学计算机学院
12
6
2.0
2.0
3
孙丹
江苏科技大学计算机学院
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
软件缺陷预测
数据不平衡
相对密度
模糊加权
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
江苏科技大学学报(自然科学版)
主办单位:
江苏科技大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1673-4807
CN:
32-1765/N
开本:
大16开
出版地:
江苏省镇江市梦溪路2号
邮发代号:
创刊时间:
1986
语种:
chi
出版文献量(篇)
2799
总下载数(次)
4
总被引数(次)
15598
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