【摘 要】
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随着软件在高度综合化系统中的作用日益凸显,软件质量预测成为了提高系统可靠性的有效手段.针对软件质量预测所用数据集常见的样本不足和特征冗余的问题,提出了一种基于改进堆叠自编码(S A E)网络的软件质量预测方法.首先,引入条件生成对抗网络(CGAN)来扩展数据样本.然后,使用SAE网络进行特征降维,并利用粒子群算法(PSO)优化网络结构,改善训练过程易陷入局部最优的问题.之后,结合softmax分类器完成软件质量预测.最后,通过实际机载软件项目数据仿真结果,验证了所提预测网络结构的有效性.
【机 构】
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中航机载系统共性技术有限公司,江苏扬州225000
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随着软件在高度综合化系统中的作用日益凸显,软件质量预测成为了提高系统可靠性的有效手段.针对软件质量预测所用数据集常见的样本不足和特征冗余的问题,提出了一种基于改进堆叠自编码(S A E)网络的软件质量预测方法.首先,引入条件生成对抗网络(CGAN)来扩展数据样本.然后,使用SAE网络进行特征降维,并利用粒子群算法(PSO)优化网络结构,改善训练过程易陷入局部最优的问题.之后,结合softmax分类器完成软件质量预测.最后,通过实际机载软件项目数据仿真结果,验证了所提预测网络结构的有效性.
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