【摘 要】
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日益显现的软件质量问题给高安全、高可靠装备的研制提出严峻挑战,而精确、可信的软件质量预测技术是降低软件测试成本、提升软件质量的有效策略。针对装备大规模、高综合化软件质量与度量之间的强非线性关系,提出一种基于鸽群改进RBF网络的软件质量预测方法。考虑一种软件质量评价体系,以评价软件质量;对于样本提出一种基于主成分分析的数据预处理方法;在所提出的软件质量度量模型中,利用鸽群优化算法改进RBF网络的权值和阈值,以优化训练过程;利用机载软件的质量预测预评价实例,验证了方法的有效性。
【基金项目】
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装备技术基础科研项目资助(202ZX31006)。
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日益显现的软件质量问题给高安全、高可靠装备的研制提出严峻挑战,而精确、可信的软件质量预测技术是降低软件测试成本、提升软件质量的有效策略。针对装备大规模、高综合化软件质量与度量之间的强非线性关系,提出一种基于鸽群改进RBF网络的软件质量预测方法。考虑一种软件质量评价体系,以评价软件质量;对于样本提出一种基于主成分分析的数据预处理方法;在所提出的软件质量度量模型中,利用鸽群优化算法改进RBF网络的权值和阈值,以优化训练过程;利用机载软件的质量预测预评价实例,验证了方法的有效性。
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