【摘 要】
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伴随着软件在当今社会不断地更新换代,自身的缺陷也就随之出现,并且暴露出的问题越来越多,所以能够很好地使用软件缺陷预测技术是十分重要的,进而大幅度减少使用软件过程中的
【机 构】
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装甲兵工程学院,中国人民解放军91431部队,中国人民解放军9596部队
【基金项目】
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军队科研计划项目（2015H04）
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伴随着软件在当今社会不断地更新换代,自身的缺陷也就随之出现,并且暴露出的问题越来越多,所以能够很好地使用软件缺陷预测技术是十分重要的,进而大幅度减少使用软件过程中的成本。本文通过将含有遗传思想的粒子群算法（M-PSO）和朴素贝叶斯（NB）相融合,对样本属性进行分离,把朴素贝叶斯分类的错误率看做是粒子群算法（PSO）里的适应函数,建立软件缺陷预测模型。借鉴NASA数据进行模拟实验,并通过与其他方法进行对比实验,证明在相似的方法中,M-PSO与朴素贝叶斯相结合的算法预测能力最强。
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