【摘 要】
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针对传统的软件缺陷预测模型存在预测准确率低和适应性差的问题,本文提出了一种改进的PSO算法(IVPSO),并将其与BP神经网络相结合,以此来构建一个新的、预测性能和效果更加优秀
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针对传统的软件缺陷预测模型存在预测准确率低和适应性差的问题,本文提出了一种改进的PSO算法(IVPSO),并将其与BP神经网络相结合,以此来构建一个新的、预测性能和效果更加优秀的模型——IVPSO-BP.首先,对粒子群算法进行改进并利用其对BP网络进行优化;其次,基于优化的BP算法去建立一个预测模型;最后,将该模型与PSO-BP模型、J48(传统的机器学习方法)、BP进行实验比较.通过对最终实验的数据进行分析表明,IVPSO-BP模型具有更高的寻优性能和准确性.
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