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相似文献
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1.
软件缺陷预测是典型的非平衡学习问题。基于CS SVM和聚类算法改进代价敏感支持向量机(SVM)算法,提出了CCS SVM软件缺陷预测模型。在CCS SVM预测模型中,将SVM与类别误分代价结合起来,以非平衡数据评价指标作为目标函数,优化错分代价因子,提升少数类样本的识别率。通过聚类找到每类样本的中心点,根据样本到其中心点的距离定义每个样本的类别置信度,给每个样本分配不同的误分代价系数,并把样本的置信度引入到代价敏感SVM优化问题中,提高算法鲁棒性,提升SVM分类性能。此外,为了提高模型的泛化能力,使用遗传算法优化特征选择和模型参数。通过美国航空航天局NASA MDP数据集实验表明,本文方法的G mean和F measure模型评价值有明显的提升。  相似文献   

2.
氨基酸含量是影响蛋白质耐热性的主要因素,为了提高以氨基酸含量为特征向量的蛋白质耐热性预测的精度和预测模型的性能,提出了一种基于机器学习蚁群算法(ACO)优化支持向量机(SVM)参数的蛋白质耐热性预测方法。建立了SVM参数优化模型,探讨了基于网格划分策略的连续蚁群算法,通过对SVM的惩罚因子和径向基核函数的全局搜索,筛选出最优参数,使SVM的蛋白质耐热性预测率最优。结果表明:采用未优化的SVM建立的预测模型的蛋白质耐热性总预测率相对较低,约为76.5%,采用遗传算法优化预测模型参数后的预测率约为86.6%,采用ACO优化预测模型参数后预测率达到87.8%。采用ACO优化的SVM模型参数的寻优速度快,预测结果准确。  相似文献   

3.
为了提高短时交通流量的预测精度,提出一种蚁群算法(ACO)优化支持向量机(SVM)参数的短时交通流量预测模型(ACO-SVM)。将SVM参数的选取看作参数的组合优化问题求解,采用鲁棒性较强的ACO来搜索最优解。仿真结果表明,ACO-SVM在预测精度、收敛速度、泛化能力等方面均优于参比模型,更适合于短时交通流量的预测。  相似文献   

4.
软件缺陷预测是典型的类不均衡学习问题,其中有缺陷的样本数量远少于无缺陷的样本数量,但有缺陷的样本通常是预测的重点。现有的软件预测模型大多建立在基于静态度量元的软件缺陷数据集上,重点关注如何平衡类分布,而忽略了数据集中属性特征对软件缺陷的判别能力。当软件缺陷数据集中的属性特征对类目标概念缺乏判别能力时,传统机器学习算法难以构建有效的软件缺陷预测模型,从而无法获得有效的预测性能。为此,提出了一种基于不相似性的软件缺陷预测算法,通过改善软件缺陷数据集中属性的判别能力,进而提升软件缺陷预测性能。实验证明:基于不相似性的软件缺陷预测算法能够有效地改善传统机器学习算法在软件缺陷数据集上的预测性能。  相似文献   

5.
为了设计高效的软件缺陷预测模型,提出一种将粒子群优化算法与朴素贝叶斯(NB)相结合的方法。该方法对历史数据进行离散化后,以NB分类的错误率作为粒子适应值函数,构建软件缺陷预测模型。通过对美国国家航天局软件工程项目的JM1数据进行仿真实验,证明该模型在预测性能方面优于同类方法,预测效果良好。  相似文献   

6.
针对当前大多数软件缺陷预测模型预测准确率较差的问题, 提出了结合最小绝对值压缩和选择方法与支持向量机算法的软件缺陷预测模型。首先利用最小绝对值压缩与选择方法的特征选择能力降低了原始数据集的维度, 去除了与软件缺陷预测不相关的数据集; 然后利用交叉验证算法的参数寻优能力找到支持向量机的最优相关参数; 最后运用支持向量机的非线性运算能力完成了软件缺陷预测。仿真实验结果表明, 所提出的缺陷预测模型与传统的缺陷预测模型相比具有较高的预测准确率, 且预测速度更快。  相似文献   

7.
付忠旺  肖蓉  余啸  谷懿 《计算机应用》2018,38(3):824-828
针对已有研究在评价软件缺陷个数预测模型性能时没有考虑到软件缺陷数据集存在数据不平衡的问题而采用了评估回归模型的不合适的评价指标的问题,提出以平均缺陷百分比作为评价指标,讨论不同回归算法对软件缺陷个数预测模型性能的影响程度。利用PROMISE提供的6个开源数据集,分析了10个回归算法对软件缺陷个数预测模型预测结果的影响以及各种回归算法之间的差异。研究结果表明:使用不同的回归算法建立的软件缺陷个数预测模型具有不同的预测效果,其中梯度Boosting回归算法和贝叶斯岭回归算法预测效果更好。  相似文献   

8.
软件缺陷预测是软件工程领域的重点研究方向,是保证软件质量的重要途径之一。其中软件缺陷数据的类不平衡问题会影响缺陷预测分类的准确性,为解决类不平衡数据对预测分类的影响,针对如何优化数据预处理的算法执行顺序进行了研究,提出了一种有效提升分类效果的软件缺陷预测模型(ASRAdaboost)。该算法模型在根据对照实验确定数据预处理最优顺序后,采用特征选择卡方检验算法,再执行SMOTE过采样与简单采样方法,解决数据类不平衡和属性冗余同时存在的问题,最后结合Adaboost集成算法,构建出软件缺陷预测模型ASRAdaboost。实验均采用J48决策树作为基分类器,实验结果表明:ASRAdaboost算法模型有效提高了软件缺陷预测的准确性,得到了更好的分类效果。  相似文献   

9.
郝世锦  崔冬华 《软件》2012,(2):51-52,55
根据软件开发分层的思想,提出了基于软件缺陷分层的测试构架。在缺陷分层的测试架构下可以知道测试类之间的的关系和属性,容易发现关联缺陷。本文是在软件缺陷分层测试架构下结合粒子群优化(PSO)算法建立软件缺陷预测模型,并通过模拟实验验证预测模型的性能。结果显示该模型能有效提高预测缺陷效率和缺陷发生位置。  相似文献   

10.
唐磊  李春平  杨柳 《计算机科学》2013,40(5):164-167
人类的生活越来越依赖于高可靠性和可用性的软件系统,软件缺陷一直是软件工程领域中研究最活跃的内容之一。在研究序列模式挖掘技术的基础上,介绍了软件缺陷预测的相关技术,设计了一种基于统计策略的序列模式挖掘算法的软件缺陷预测方案,实现了InfoMiner和STAMP两种模式挖掘算法、卡方检验特征选择和SVM等分类算法;构造了一个软件缺陷预测模型,实现了预测和发现软件系统中的未知缺陷的功能。实验结果表明,所提软件预测模型可以获得良好的预测结果,具有一定的使用价值和应用前景。  相似文献   

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