基于卷积神经网络的软件缺陷预测研究

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软件缺陷预测技术能够帮助软件维护人员提前检测到隐藏在应用软件中的各类缺陷并合理分配测试资源。提出了一种基于卷积神经网络的软件缺陷预测方法,为了验证该方法的预测效果,我们在PROMISE数据集的10个软件项目上进行了实证研究,并利用Recall、F1、mcc、pf、gm和AUC 6个评价指标进行验证分析,实验结果证明了该方法的优越性。
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