基于邻域三支决策粗糙集模型的软件缺陷预测方法

发布时间：2018-07-26 18:12

【摘要】：基于已有软件缺陷数据,建立分类模型对待测软件模块进行预测,能够提高测试效率和降低测试成本。现有基于机器学习方法对软件缺陷预测的研究大部分基于二支决策方式,存在误分率较高等问题。本文针对软件缺陷数据具有代价敏感特性且软件度量取值为连续值等特性,提出了一种基于邻域三支决策粗糙集模型的软件缺陷预测方法,该方法对易分错的待测软件模块作出延迟决策,和二支决策方法相比,降低了误分类率。在NASA软件数据集上的实验表明所提方法能够提高分类正确率并减小误分类代价。
[Abstract]:Based on the existing software defect data, a classification model is established to predict the testing software module, which can improve the test efficiency and reduce the test cost. Most of the research on software defect prediction based on machine learning method is based on two-branch decision making, and there are some problems such as high misclassification rate and so on. In view of the cost sensitivity of software defect data and the continuous value of software metric, a software defect prediction method based on neighborhood three-branch decision rough set model is proposed in this paper. This method makes the delayed decision for the software module which is easy to separate errors, and reduces the error classification rate compared with the two-branch decision method. Experiments on the NASA data set show that the proposed method can improve the classification accuracy and reduce the cost of misclassification.
【作者单位】： 南京航空航天大学航天学院;东部战区空军装备部;
【基金】：国家重点研发计划(2016YFB1000802)资助项目 国家高技术研究发展计划(“八六三”计划)(2015AA105303)资助项目
【分类号】：TP18;TP311.53

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本文编号：2146876