【摘 要】
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随着大量软件的开发使用,软件中潜在的,未被测试的错误会严重影响软件的质量。通过对软件缺陷技术的研究,可以在一定程度客观地评估软件可靠性。本文着重研究了软件缺陷预测中异构软件缺陷预测技术。异构软件缺陷预测旨在通过重用源项目中的数据集来为目标项目建立缺陷预测模型,其中源项目数据集和目标项目数据集共同特征很少甚至没有。本文的主要工作如下:（1）研究并使用了自编码器降维技术。数据集中冗余或无关特征在一定程
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随着大量软件的开发使用,软件中潜在的,未被测试的错误会严重影响软件的质量。通过对软件缺陷技术的研究,可以在一定程度客观地评估软件可靠性。本文着重研究了软件缺陷预测中异构软件缺陷预测技术。异构软件缺陷预测旨在通过重用源项目中的数据集来为目标项目建立缺陷预测模型,其中源项目数据集和目标项目数据集共同特征很少甚至没有。本文的主要工作如下:（1）研究并使用了自编码器降维技术。数据集中冗余或无关特征在一定程度上会影响模型的性能。在以前的软件缺陷预测研究中,大多数方法使用的降维技术都是主成分分析等方法,本文研究并使用了自编码器技术进行特征降维,通过控制自编码器的内部,可以让自编码器挑选出特征之间的非常复杂的关系。（2）研究并提出了一种缩小异构数据集之间差距的方法。异构软件缺陷预测的主要难点就在于如何缩小异构数据集之间的差距。在该方法中首先是测量数据集之间的差距,选择与目标数据集最相似的数据集作为源域数据集,然后在选择与目标数据集和源域数据集都高度相似的数据集作为中间数据集,借此来打破异构数据集之间的巨大差距,最后实验证明了本方法的有效性。（3）研究并提出了一种多源异构软件缺陷预测方法。针对特征降维,迁移学习中负迁移的影响,以及缩小异构数据集间差异等问题,分别使用自编码器算法,多源迁移学习算法和SLA+实例选择方法,构成了多源异构软件缺陷预测方法---MHCPDP。MHCPDP使用自编码器从原始数据集中提取中间特征,而不是简单地删除多余和不相关的特征,并在本文提出的缩小异构数据集间差距算法的基础上,引入了多源迁移学习算法。多源迁移学习算法既可以减少负转移的影响又可以提高分类器的性能。本文在五个开源数据集上对MHCPDP进行了综合评估,实验结果表明MHCPDP不仅在两个性能指标上有显著提高,而且克服了传统HCPDP方法的缺点。（4）最后将本文提出的模型设计成了一个应用原型系统。本文给出了系统的应用需求分析,应用原型的总体设计以及各个功能模块的设计。
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