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改进的软件缺陷预测模型研究 被引量：5
1
作者 刘恺 包月青 赵先锋 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2019年第2期225-229,共5页
为了提高软件缺陷预测模型的准确性,利用改进的频繁项集挖掘算法(IMMFIA)的低时间开销特点和改进的支持向量机(EDSVM)的优化能力提出改进的软件缺陷预测模型(FREDSVM)。利用IMMFIA获取频繁项集,并产生满足置信度和支持度阈值的关联规则... 为了提高软件缺陷预测模型的准确性,利用改进的频繁项集挖掘算法(IMMFIA)的低时间开销特点和改进的支持向量机(EDSVM)的优化能力提出改进的软件缺陷预测模型(FREDSVM)。利用IMMFIA获取频繁项集,并产生满足置信度和支持度阈值的关联规则;根据相关度和新的规则排序度量提高小类(带缺陷的软件模块)的优先级,得到分类器;运用EDSVM针对规则匹配无果问题和规则匹配溢出问题进行分类。实验证明:与当前的软件缺陷预测方法相比,FREDSVM方法具有较高的准确性。 展开更多
关键词 软件缺陷 IMMFIA 频繁项集 edsvm 规则匹配
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