论文摘要
为提高航天软件测试的效率和质量,针对同公司航天软件数量少、研制周期长的特点,提出了一种跨公司航天软件缺陷预测方法。从航天软件背景信息复杂、规模大、功能独立等特征出发,提出基于静态分类缺陷预测的模型构建思想。引入迁移学习方法,利用最近邻分类器和数据引力模型,对训练数据的分布特征进行修正,提高训练数据与目标数据的相似性;为提高模型的泛化能力以适应目标数据的多样性,提出在训练数据中加入少量目标数据用于模型训练。将该方法在实际工程中进行应用,实验结果表明,与已有软件缺陷预测方法相比,该方法在保持较低误报率（不高于0.3）的情况下可有效提高召回率（接近0.6）,整体可信度得到有效增强（G-measure超过0.6）,方法稳定度高,泛化能力较强;本方法在实际工程中对测试规模影响可控,测试效率得到提高。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 哈清华,刘大有,陈媛,刘逻
关键词: 缺陷预测,迁移学习,最近邻分类器,数据引力,朴素贝叶斯
来源: 光学精密工程 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 航空航天科学与工程,计算机软件及计算机应用
单位: 吉林大学计算机科学与技术学院,中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
基金: 国家自然科学基金资助项目(No.61502198,No.61572226,No.61472161)
分类号: TP311.53;V446
页码: 469-478
总页数: 10
文件大小: 259K
下载量: 151
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