论文部分内容阅读
大部分研究者对软件缺陷检测模型的研究思路都聚焦于分类器的设计，同时分类器的训练数据和检测数据都必须是来自相同的特征空间和相同的分布。可是在实际应用中，数据集来自不同的系统，数据的分布也不相同，检测系统的训练数据也是有限的，甚至还受到噪声的干扰，这种情况下，软件缺陷检测模型适应能力较弱。将数据挖掘技术中数据复杂性度量应用到软件工程的软件缺陷检测模型中，探讨数据集的复杂性度量与软件缺陷检测之间的关系，从而为软件缺陷检测模型的建立提供有力的支持。