基于遗传算法和KNN的软件度量属性选择研究

针对软件可靠性预测中软件度量维数灾难问题,提出一种基于自适应遗传算法和KNN算法相结合的软件度量属性选择方法,筛选出与软件可靠性关系最为密切的关键属性集。该方法在属性子集搜索上采用遗传算法进行随机搜索,在属性子集评价上采用KNN分类准确率和属性子集规模作为学习算法及评价指标。实验结果表明,该算法可有效地找出具有较好可分离性的属性子集,从而实现降维并提高软件可靠性预测精度。     

遗传优化支持向量机的软件可靠性预测模型

软件可靠性预测在软件开发的早期就能预测出哪些模块有出错倾向。提出一种改进的支持向量机来进行软件可靠性预测。针对支持向量机参数难选择的问题,将遗传算法引入到支持向量机的参数选择中,构造基于遗传算法优化支持向量机的软件可靠性预测模型,并用主成分分析的方法对软件度量数据进行降维,通过仿真实验,证明该模型比支持向量机、BP神经网络、分类回归树和聚类分析等预测模型具有更高的预测精度。     

基于神经网络集成的软件可靠性预测研究

为解决软件可靠性预测精度差和泛化能力不强问题,提出一种遗传算法集成神经网络的软件可靠性预测模型.通过遗传算法对神经网络集成权重进行了优化,并用主成分分析方法对软件属性度量数据进行了预处理,降低数据维数,简化神经网络的结构,加快神经网络的运算速度.仿真实验结果表明,基于遗传算法集成神经网络的软件可靠性预测模型同BP网络、LVQ网络和PNN网络相比具有更好的预测精度和泛化能力.