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基于支持向量机的面向对象软件易发性故障预测
引用本文:赵艳,钟诚,李智,闫铁.基于支持向量机的面向对象软件易发性故障预测[J].计算机工程与科学,2008,30(11):11-117.
作者姓名:赵艳  钟诚  李智  闫铁
作者单位:1. 广西大学计算机与电子信息学院,广西,南宁,530004
2. 广西大学计算机与电子信息学院,广西,南宁,530004;广西科技信息网络中心,广西,南宁,530012
基金项目:广西科学基金,广西研究生教育创新计划
摘    要:本文考虑软件故障严重程度,并采用C&K面向对象度量集,以支持向量机分析方法为数学工具,建立一种基于面向对象软件易发性故障预测模型。实验结果表明,与基于朴素贝叶斯的预测模型、随机预测模型和NNge预测模型相比,本文提出的预测模型对于高严重程度故障、低严重程度故障以及未划分故障严重程度的情形均获得较好的预测效果。

关 键 词:面向对象  软件故障易发性  支持向量机  软件故障严重程度

Object-Oriented Software Fault-Proneness Prediction Using Support Vector Machine
ZHAO Yan,ZHONG Cheng,LI Zhi,YAN Tie.Object-Oriented Software Fault-Proneness Prediction Using Support Vector Machine[J].Computer Engineering & Science,2008,30(11):11-117.
Authors:ZHAO Yan  ZHONG Cheng  LI Zhi  YAN Tie
Abstract:With software fault severity considered, a software fault-proneness prediction model is proposed in this paper by Support Vector Machine and the Chida rnber-Kemerer (C&K) object- oriented metrics. The experimental results show that this presented model obtains better results than that of the Naive B  Bayesian, the Random forest, and the NNge predietion models when the high and low severity faults and the ungraded severity fault are distinguished.
Keywords:object-oriented  software fault-proneness  support vector machine  software fault severity
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