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基于集成學習的靜態軟件缺陷預測模型構建

丁曉梅  
【摘要】:靜態軟件缺陷預測可增強軟件系統運行可靠性,針對軟件缺陷模塊的類別不平衡以及歷史數據較少現象,有效結合多核學習技術和集成學習方法,構建基于集成學習的靜態軟件缺陷預測模型。采用多核學習技術融合不同特征核函數,綜合多種核函數優勢,獲取最好映射性能,提升預測精度;利用集成學習方法的boosting過程,在數據集初始化完成基礎上,利用權重更新方法獲取各樣本對應權重,經多次boosting過程后,得到最終多核集成學習分類器,實現靜態軟件缺陷預測。實驗結果表明:該模型可在絕大部分項目上具備較好的F-measure值和AUC值,預測效果較好;當敏感系數為15,訓練集樣本數據與測試集楊樣本數據比值為2∶1時,該模型預測效果最好。
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