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在实际软件开发中,需要进行缺陷预测的项目可能是一个新启动项目,或者这个项目的历史训练数据较为稀缺.一种解决方案是利用其他项目(即源项目)已搜集的训练数据来构建模型,并完成对当前项目(即目标项目)的预测.但不同项目的数据集间会存在较大的分布差异性.针对该问题,从特征迁移和实例迁移角度出发,提出了一种两阶段跨项目缺陷预测方法FeCTrA.具体来说,在特征迁移阶段,该方法借助聚类分析选出源项目与目标项目之间具有高分布相似度的特征;在实例迁移阶段,该方法基于TrAdaBoost方法,借助目标项目中的少量已标注实例,从源项目中选出与这些已标注实例分布相近的实例.为了验证FeCTrA方法的有效性,选择Relink数据集和AEEEM数据集作为评测对象,以F1作为评测指标.首先,FeCTrA方法的预测性能要优于仅考虑特征迁移阶段或实例迁移阶段的单阶段方法;其次,与经典的跨项目缺陷预测方法TCA+、Peters过滤法、Burak过滤法以及DCPDP法相比,FeCTrA方法的预测性能在Relink数据集上可以分别提升23%、7.2%、9.8%和38.2%,在AEEEM数据集上可以分别提升96.5%、108.5%、103.6%和107.9%;最后,分析了FeCTrA方法内的影响因素对预测性能的影响,从而为有效使用FeCTrA方法提供了指南. 相似文献
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烤烟品种易烤性相关性状的主基因+多基因遗传分析 总被引:4,自引:0,他引:4
以烤烟品种云烟85(P1)和烤烟品种大白筋599(P2)为双亲,构建了P1、P2、F1和F2四个世代群体,运用植物数量性状主基因+多基因混合遗传模型分离分析方法对该四个世代群体的烟叶易烤性进行了联合分析。结果表明,烤烟品种烟叶易烤性性状的遗传符合2对加性-显性-上位性主基因+加性-显性多基因混合遗传模型(E1),同时2对主基因间存在互作效应。主基因遗传率为64.09%,多基因遗传率为6.59%,在F2世代表现出较高的主基因遗传效应。 相似文献
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