【摘 要】
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本文提出了一种预测软件质量的新技术.软件开发过程决定了所开发出的软件的质量,因此提高软件质量是软件开发过程中各项活动的共同目标.软件质量预测就是对软件质量水平进行
【机 构】
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北京师范大学,计算机科学系,北京,100875
【出 处】
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2004’全国软件与应用学术会议(NASAC)
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本文提出了一种预测软件质量的新技术.软件开发过程决定了所开发出的软件的质量,因此提高软件质量是软件开发过程中各项活动的共同目标.软件质量预测就是对软件质量水平进行阶段性的评价,从而及早诊断软件的质量问题,提供较好的管理可见性.本文中我们提出采用支持向量机(SVM)技术对软件复杂性度量进行分类从而实现对软件质量预测.由于软件开发前期软件复杂性度量信息较少,因此采用一般的质量预测模型往往达不到很好的预测效果,而支持向量机在高维小训练样本情况下有着很好泛化能力,因此这个特性可以很好的应用于软件质量预测中.在对实际医学图像处理系统(MedicalImagingSystem,MIS)软件复杂性度量数据的实验分析表明,使用SVM的预测效果要优于目前其他常用的软件质量预测模型的效果.
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