【摘 要】
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在科学技术迅速发展的今天,随着社会信息化建设不断推进,信息技术广泛应用,各行各业都离不开计算机软件的支持,软件的可靠性正逐渐成为人们关注的焦点。软件存在的缺陷越少,软件的可靠性就越高,系统也就越稳定。因此,软件缺陷预测是一个重要的研究课题。然而在实际研究中,经常因缺乏足够的标记样本导致预测模型得不到有效的训练。另外,缺陷样本集存在严重的类不平衡问题,数据分布不平衡影响模型的预测结果。同时,样本数据
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在科学技术迅速发展的今天,随着社会信息化建设不断推进,信息技术广泛应用,各行各业都离不开计算机软件的支持,软件的可靠性正逐渐成为人们关注的焦点。软件存在的缺陷越少,软件的可靠性就越高,系统也就越稳定。因此,软件缺陷预测是一个重要的研究课题。然而在实际研究中,经常因缺乏足够的标记样本导致预测模型得不到有效的训练。另外,缺陷样本集存在严重的类不平衡问题,数据分布不平衡影响模型的预测结果。同时,样本数据包含大量的冗余特征信息,这也会影响模型的预测性能。因此,本文综合考虑软件缺陷预测中常常遇到的标记样本不足、类不平衡和特征冗余问题,提出以下解决方案,并选用NASA、AEEEM和MORPH公开数据集开展实验:首先,针对缺陷数据的类不平衡问题,本文对数据集先做欠采样再做SMOTE过采样以降低数据的不平衡度。与不做数据采样的原始数据及随机欠采样、随机过采样、SMOTE过采样进行实验比对,证明了数据重采样的必要性和混合采样的有效性。其次,针对特征冗余问题,本文使用SMA优化算法选择最优特征。与不做特征选择的原始数据及PSO、GWO算法进行实验比对,证明了数据普遍存在冗余或无关特征的结论和SMA优化算法的优越性。最后,针对标记样本不足问题,本文在UDEED算法的基础上引入聚类算法,提出一种改进的基于半监督集成学习的软件缺陷预测方法SUDAda Boost。结果表明,SUDAda Boost不仅优于初始的Ada Boost算法,并对缓解类不平衡问题具有良好性能。
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