【摘 要】
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为了降低软件测试的成本并改善软件缺陷预测的能力,提出将量子粒子群算法和BP神经网络相结合,以提高软件缺陷预测模型的准确性和适用性。该算法以3层BP神经网络结构为基础,运
【机 构】
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广州工商学院计算机科学与工程系,中国矿业大学计算机学院,太原师范学院计算机科学与技术系
【基金项目】
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广东省青年创新人才类基金资助项目“基于创新创业的软件技术服务育人平台探索与改革”(2017KQNCX233),山西省教育厅课题项目(2017JD34).
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为了降低软件测试的成本并改善软件缺陷预测的能力,提出将量子粒子群算法和BP神经网络相结合,以提高软件缺陷预测模型的准确性和适用性。该算法以3层BP神经网络结构为基础,运用量子粒子群优化算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,从而在一定程度上克服了传统BP神经网络算法在收敛性能上的不足。仿真模拟实验结果表明:相比传统BP神经网络和粒子群优化BP神经网络,提出算法能够更有效地提高BP神经网络的收敛速度,防止陷入局部极小,提升软件缺陷预测的准确率、效率。
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