基于主成分分析法的人工免疫识别软件缺陷预测模型研究

针对软件系统日益复杂以及软件缺陷难以预测的问题,提出了一种使用人工免疫识别系统的软件缺陷预测模型。模型的构建首先通过主成分分析法对软件缺陷预测数据集进行特征的识别和提取,进一步提高学习算法的性能;针对计算亲和度时欧氏距离不能满足非线性应用需求的情况,为了提高算法对非线性应用的适用性,使用基于高斯径向基核函数的亲和度计算来计算抗体和抗原之间的亲和度阈值。再基于亲和度计算,进行抗体训练、资源竞争以及记忆细胞的选择。最后,利用记忆细胞集进行分类。模拟实验表明,针对实验中的数据集,所提模型的预测准确度达到84%~90%,精准度达到85%~91%。