【摘 要】
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针对软件可靠性早期预测中软件复杂性度量属性维数灾难问题,提出了一种基于最小绝对值压缩与选择方法（The Least Absolute Shrinkage and Select Operator,LASSO）和最小角回归（L
【机 构】
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中国人民解放军信息工程大学密码工程学院,兰州大学数学与统计学院
【基金项目】
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国家863项目计划(2008AA01Z404)资助
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针对软件可靠性早期预测中软件复杂性度量属性维数灾难问题,提出了一种基于最小绝对值压缩与选择方法（The Least Absolute Shrinkage and Select Operator,LASSO）和最小角回归（Least Angle Regression,LARS）算法的软件复杂性度量属性特征选择方法.该方法筛选掉一些对早期预测结果影响较小的软件复杂性度量属性,得到与早期预测关系最为密切的关键属性子集.首先分析了LASSO回归方法的特点及其在特征选择中的应用,然后对LARS算法进行了修正,使其可
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