【摘 要】
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静态软件缺陷预测可增强软件系统运行可靠性,针对软件缺陷模块的类别不平衡以及历史数据较少现象,有效结合多核学习技术和集成学习方法,构建基于集成学习的静态软件缺陷预测
【基金项目】
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安徽文达信息工程学院项目(XZR2019A13)
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静态软件缺陷预测可增强软件系统运行可靠性,针对软件缺陷模块的类别不平衡以及历史数据较少现象,有效结合多核学习技术和集成学习方法,构建基于集成学习的静态软件缺陷预测模型。采用多核学习技术融合不同特征核函数,综合多种核函数优势,获取最好映射性能,提升预测精度;利用集成学习方法的boosting过程,在数据集初始化完成基础上,利用权重更新方法获取各样本对应权重,经多次boosting过程后,得到最终多核集成学习分类器,实现静态软件缺陷预测。实验结果表明:该模型可在绝大部分项目上具备较好的F-measure值和A
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