基于脉冲神经网络的软件缺陷预测方法研究

来源 :西北师范大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mdjpos01
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伴随着科技的快速发展,软件的复杂度和规模较之前有了明显的增加,同时,软件开发阶段中出现缺陷的概率也有所增加。软件缺陷会导致很多问题的出现,下至运行时出错,上至危及用户的财产安全。软件缺陷预测方法,在软件测试资源、开发成本以及软件质量等方面都起到了重要的作用。如今,软件缺陷预测技术成为了软件工程领域研究的热点之一,它的目的是在缺陷被发现之前预测容易产生缺陷的软件模块。软件缺陷预测可以用来更好地确定软件质量保证工作的优先级。脉冲神经网络利用更具生物可解释性的精确定时的时间编码方式,对信息进行编码,适用于大脑神经信号的研究分析,能够对复杂时空信息进行有效的处理。本文围绕软件缺陷预测领域的热点话题展开研究,并构建出基于脉冲神经网络的软件预测缺陷方法,具体研究如下:(1)针对同项目软件缺陷预测问题,提出了一种基于脉冲神经网络的同项目缺陷预测方法,利用前馈神经网络进行预测模型的构建,并用脉冲序列内积算法进行网络模型的训练。具体步骤如下:将源数据进行归一化处理之后,采用线性编码方式对数据进行编码,每个实例数据被编码成一个脉冲序列并对应到每一个输入神经元,之后进行训练学习,最后解码之后输出预测结果。在5个数据集的28个项目上进行了基于脉冲神经网络的同项目软件缺陷预测,常用的四个性能评价指标上的结果对比显示:在和BP神经网络模型的对比实验中,脉冲神经网络模型的预测性能明显更加良好。(2)针对跨项目软件缺陷预测问题,提出了一种基于迁移学习的脉冲神经网络软件缺陷预测方法,利用迁移学习相关技术把训练集数据和测试集数据映射到一个高维非线性的核空间里面,再投影到一个公共子空间。这样做的目的就是保证训练集和测试集间的数据分布可以保持着高度的相似性,从而使得数据线性不可分的问题得到有效解决。此外还把代价敏感学习技术加到迁移学习的过程里,将测试集数据中不同标签类别定义成不一样的代价权重,有效地处理了数据集的类不平衡问题。在公开的5个数据集的28个项目上进行实验,和不同的分类器进行了对比实验,实验结果验证了脉冲神经网络模型方法对于软件缺陷预测的有效性,证明了脉冲神经网络在跨项目软件缺陷预测当中的优势。综合实验结果可以证明本文提出的基于脉冲神经网络的软件缺陷预测方法具有一定的研究意义和实用价值。
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