【摘 要】
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跨项目软件缺陷预测(cross project defect prediction,CPDP)旨在实际的软件开发场景中,需要进行缺陷预测的目标项目可能是一个新启动项目,或这个项目已有的训练数据较为稀缺,需要利用其他项目已经搜集的训练数据来构建缺陷预测模型,其已经成为软件质量保证的一种手段,吸引了国内外研究人员的关注.然而,面对不同的目标项目,训练数据的选择将直接影响预测模型的性能.为了解决这个问题,本文描述了一种基于JS散度(Jensen-Shannon divergence)和相对密度的跨项目软件缺陷预
【机 构】
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江苏科技大学计算机学院,江苏 镇江212100
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跨项目软件缺陷预测(cross project defect prediction,CPDP)旨在实际的软件开发场景中,需要进行缺陷预测的目标项目可能是一个新启动项目,或这个项目已有的训练数据较为稀缺,需要利用其他项目已经搜集的训练数据来构建缺陷预测模型,其已经成为软件质量保证的一种手段,吸引了国内外研究人员的关注.然而,面对不同的目标项目,训练数据的选择将直接影响预测模型的性能.为了解决这个问题,本文描述了一种基于JS散度(Jensen-Shannon divergence)和相对密度的跨项目软件缺陷预测方法.该方法首先通过将源项目和目标项目分别拟合高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM),再通过蒙特卡洛方法计算出目标项目和所有候选项目之间的JS散度.其次,根据获得的JS散度选取与目标项目最接近的源项目;再次,提出相对密度概念,对选取的源项目训练数据进行有效选择.最后,利用CPDP中常用分类器构建预测模型.通过实验对比表明,本文方法不仅能够提高跨项目缺陷预测模型的性能,同时对不同分类器表现出较高的适应性.
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为了探究过冷水温度对T型微细通道内蒸汽直接接触间歇凝结过程的影响,开展了可视化实验研究.采用高速摄像机(帧率为5000 fps)捕捉到了蒸汽温度100℃、蒸汽体积流量550μL/min及过冷水体积流量14758μL/min等参数恒定且过冷水温度分别为30℃、40℃和50℃工况下,1000 ms内汽液界面瞬时演变行为.研究发现,微细通道条件下蒸汽泡在间歇凝结过程中会相继发生多次“颈缩”和“内爆”现象,且随过冷水温度升高“内爆”后的汽液两相区面积逐渐增加;此外,随过冷水温度的升高凝结频率总体减低,而1000
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