基于改进PSO与NB算法的软件缺陷预测模型
Journal of China Academy of Electronics and Information Technology（2018）
Abstract
伴随着软件在当今社会不断地更新换代,自身的缺陷也就随之出现,并且暴露出的问题越来越多,所以能够很好地使用软件缺陷预测技术是十分重要的,进而大幅度减少使用软件过程中的成本.本文通过将含有遗传思想的粒子群算法(M-PSO)和朴素贝叶斯(NB)相融合,对样本属性进行分离,把朴素贝叶斯分类的错误率看做是粒子群算法(PSO)里的适应函数,建立软件缺陷预测模型.借鉴NASA数据进行模拟实验,并通过与其他方法进行对比实验,证明在相似的方法中,M-PSO与朴素贝叶斯相结合的算法预测能力最强.
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