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为了设计高效的软件缺陷预测模型，提出一种将粒子群优化算法与朴素贝叶斯（NB）相结合的方法。该方法对历史数据进行离散化后，以NB分类的错误率作为粒子适应值函数，构建软件缺陷预测模型。通过对美国国家航天局软件工程项目的JM1据进行仿真实验，证明该模型在预测性能方面优于同类方法，预测效果良好。
基于PSO和朴素贝叶斯的软件缺陷预测模型
【摘 要】
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为了设计高效的软件缺陷预测模型，提出一种将粒子群优化算法与朴素贝叶斯（NB）相结合的方法。该方法对历史数据进行离散化后，以NB分类的错误率作为粒子适应值函数，构建软件缺陷预测
【机 构】
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华中师范大学计算机科学系
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年12期
【基金项目】
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基金项目：湖北省自然科学基金资助项目（2010CDB04001）
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