基于新型PSO算法优化BP神经网络的软件缺陷预测方法研究

发布时间：2018-08-04 13:52

【摘要】：针对传统的软件缺陷预测模型存在预测准确率低和适应性差的问题,本文提出了一种改进的PSO算法(IVPSO),并将其与BP神经网络相结合,以此来构建一个新的、预测性能和效果更加优秀的模型——IVPSO-BP.首先,对粒子群算法进行改进并利用其对BP网络进行优化;其次,基于优化的BP算法去建立一个预测模型;最后,将该模型与PSO-BP模型、J48(传统的机器学习方法)、BP进行实验比较.通过对最终实验的数据进行分析表明,IVPSO-BP模型具有更高的寻优性能和准确性.
[Abstract]:Aiming at the problems of low prediction accuracy and poor adaptability in the traditional software defect prediction model, this paper proposes an improved PSO algorithm (IVPSO), and combines it with BP neural network to construct a new software defect prediction model. Better models for predicting performance and effectiveness IVPSO-BPP. First, the particle swarm optimization algorithm is improved and used to optimize the BP network; secondly, a prediction model is built based on the optimized BP algorithm; finally, the model is compared with the PSO-BP model J48 (traditional machine learning method). The analysis of the final experimental data shows that the IVPSO-BP model has higher optimization performance and accuracy.
【作者单位】： 安徽大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61300169)
【分类号】：TP18;TP311.53

【参考文献】

相关期刊论文 前7条

1 于安雷;皮德常;;基于PSO-BP的软件缺陷预测模型[J];计算机工程与应用;2013年07期

2 陶海龙;李小平;张胜召;辜琳丽;;基于IPSO-BP神经网络的铁路客运量预测[J];铁道运输与经济;2011年09期

3 姜慧研;宗茂;刘相莹;;基于ACO-SVM的软件缺陷预测模型的研究[J];计算机学报;2011年06期

4 王青;伍书剑;李明树;;软件缺陷预测技术[J];软件学报;2008年07期

5 高岳林;任子晖;;带有变异算子的自适应粒子群优化算法[J];计算机工程与应用;2007年25期

6 杨维,李歧强;粒子群优化算法综述[J];中国工程科学;2004年05期

7 杨健,杨静宇,叶晖;Fisher线性鉴别分析的理论研究及其应用[J];自动化学报;2003年04期

【共引文献】

相关期刊论文 前10条

1 崔丽珍;王子t$;吴迪;高丽丽;;煤矿井下基于RSSI的多维标度定位算法[J];煤矿安全;2017年06期

2 赵耀;;测井在露天矿边坡软弱夹层识别上的研究[J];露天采矿技术;2017年06期

3 朱朝阳;陈相舟;闫龙;张信明;;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[J];计算机科学;2017年S1期

4 区峻;石千惠;;特征降维和高斯混合模型的体育运动动作识别[J];现代电子技术;2017年11期

5 曲桦;李岩松;刘军;赵季红;郭涯;;一种基于SDN的CCN集中控制缓存决策方法[J];电信科学;2017年05期

6 陆正发;徐玲;张小洪;陈林;杨梦宁;;基于概率的无监督缺陷预测方法[J];计算机工程与科学;2017年05期

7 刘博洋;潘宇;许伯阳;刘文;李焕奇;王苏;;基于改进灰色神经网络组合模型的光伏电站短期出力预测[J];广东电力;2017年04期

8 陈翔;陆凌姣;吉人;魏世鑫;;SBFS:基于搜索的软件缺陷预测特征选择框架[J];计算机应用研究;2017年04期

9 陈恒;刘文广;高东静;彭鑫;赵文耘;;面向单个文件的个性化缺陷预测方法[J];计算机科学;2017年04期

10 刘文广;高东静;彭鑫;赵文耘;;面向演化的缺陷预测模型演进策略比较研究[J];小型微型计算机系统;2017年04期

【二级参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 姜慧研;宗茂;刘相莹;;基于ACO-SVM的软件缺陷预测模型的研究[J];计算机学报;2011年06期

2 冯少荣;肖文俊;;基于样本选取的决策树改进算法[J];西南交通大学学报;2009年05期

3 王青;伍书剑;李明树;;软件缺陷预测技术[J];软件学报;2008年07期

4 郭树行;兰雨晴;金茂忠;;基于目标的软件可信性需求规约方法研究[J];计算机工程;2007年11期

5 彭珍瑞;孟建军;祝磊;蒋兆远;;基于支持向量机的铁路客运量预测[J];辽宁工程技术大学学报;2007年02期

6 陈莉,刘海红,盛昌,陈威;可靠性增长模型和正交缺陷分类的结合及在过程定性分析中的应用[J];科学技术与工程;2005年14期

7 刘宏伟,杨孝宗,岳晓光,曲峰;一个NHPP类软件可靠性增长模型框架[J];计算机工程与科学;2005年04期

8 王卓,王艳辉,贾利民,李平;改进的BP神经网络在铁路客运量时间序列预测中的应用[J];中国铁道科学;2005年02期

9 胡玉鹏,陈治平,林亚平,李军义;贝叶斯缺陷分析模型及其在软件测试中的应用[J];计算机应用;2005年04期

10 张文浩,曹健;软件缺陷预防过程与方法[J];计算机工程;2004年S1期

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 ;软件缺陷词典正在制定[J];软件世界;2007年06期

2 王德胜;宫云战;;论软件缺陷[J];计算机应用研究;2008年12期

3 聂剑平;韩柯;陈光;曹旭;;软件缺陷增长过程的混沌分析[J];计算机工程与应用;2008年11期

4 刘海;郝克刚;;软件缺陷数据的分析方法及其实现[J];计算机科学;2008年08期

5 熊斐;李建忠;徐中望;;软件缺陷管理与防范[J];科技创新导报;2009年04期

6 石剑飞;杨欣;秦玮;闫怀志;;一种软件缺陷预测改进模型的研究[J];北京理工大学学报;2010年09期

7 缪林松;;基于代价敏感神经网络算法的软件缺陷预测[J];电子科技;2012年06期

8 朱小燕;曲俊燕;;浅析软件缺陷的问题[J];无线互联科技;2013年04期

9 田华;蒲天银;;基于迁移学习的软件缺陷预测方法研究[J];西南师范大学学报(自然科学版);2014年03期

10 宫云战;论软件缺陷[J];装甲兵工程学院学报;2003年01期

相关会议论文 前8条

1 赵修湘;石勇;刘莹;张玲玲;;文本分类在软件缺陷管理中的应用[A];第四届（2009）中国管理学年会——管理科学与工程分会场论文集[C];2009年

2 李立清;;软件缺陷数据的分析和预测[A];第三届中国测试学术会议论文集[C];2004年

3 李立清;;用软件缺陷数据进行缺陷预测[A];中国工程物理研究院科技年报（2005）[C];2005年

4 赵亮;侯金宝;;文件和包层次的软件缺陷预测研究[A];第十四届全国容错计算学术会议(CFTC'2011)论文集[C];2011年

5 于秀山;王广俭;;软件缺陷管理[A];中国电子学会可靠性分会第十三届学术年会论文选[C];2006年

6 寇纲;彭怡;石勇;;基于数据挖掘的软件缺陷度量评估管理及研究现状综述[A];第三届（2008）中国管理学年会——信息管理分会场论文集[C];2008年

7 高通;焦彦平;龚波;;基于曲线拟合的软件缺陷排除成本预测[A];2010年全国通信安全学术会议论文集[C];2010年

8 涂亚明;毛军鹏;余静;尹磊;;系统测试阶段的软件缺陷预测模型分析[A];第六届中国测试学术会议论文集[C];2010年

相关重要报纸文章 前7条

1 谢敏、戴金龙;追踪每一个软件缺陷[N];计算机世界;2005年

2 学健;可怕的不是缺陷本身[N];计算机世界;2001年

3 ;Firefox、IE中发现缺陷[N];计算机世界;2005年

4 道琼斯;小电脑 大雄心[N];人民邮电;2007年

5 特约撰稿 朱颜镇;万维易化项目管理力助电信运营商[N];通信信息报;2004年

6 ;Microsoft计划推出Windows Server SP1[N];计算机世界;2004年

7 记者 王俊鸣;美专家认为因特网中枢有漏洞[N];科技日报;2001年

相关博士学位论文 前8条

1 Gabriel Kofi Armah;[D];电子科技大学;2015年

2 王伟光;动态软件缺陷测试关键技术研究[D];南京大学;2016年

3 陈琳;基于机器学习的软件缺陷预测研究[D];重庆大学;2016年

4 陈媛;基于数据挖掘的软件缺陷预测技术研究[D];中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）;2012年

5 马樱;基于机器学习的软件缺陷预测技术研究[D];电子科技大学;2012年

6 单纯;软件缺陷分布预测技术及应用研究[D];北京理工大学;2015年

7 张凯;软件缺陷混沌分形描述与软件质量进化度量的研究[D];武汉理工大学;2005年

8 杨晓杏;基于度量元的软件缺陷预测技术[D];中国科学技术大学;2014年

相关硕士学位论文 前10条

1 赵长凯;软件缺陷管理与预测系统的设计[D];复旦大学;2013年

2 张亮;基于改进BP算法的软件缺陷预测模型研究[D];北京理工大学;2015年

3 王男帅;基于遗传优化支持向量机的软件缺陷预测模型研究[D];北京理工大学;2015年

4 陈艳;软件缺陷管理技术研究与实现[D];电子科技大学;2014年

5 李碧雯;基于迁移学习的跨项目软件缺陷预测[D];上海交通大学;2015年

6 梁天超;一种基于人工免疫朴素贝叶斯方法的软件缺陷预测模型[D];南京邮电大学;2015年

7 陆海洋;基于特征提取和代价敏感学习的软件缺陷预测方法研究[D];南京邮电大学;2015年

8 刘海林;基于LDA的软件缺陷组件预测研究与实现[D];重庆大学;2015年

9 杨磊;面向不平衡数据的软件缺陷预测方法研究[D];中国石油大学(华东);2014年

10 陈家强;软件缺陷预测中数据预处理技术研究[D];南京大学;2014年

，

本文编号：2164089