【摘 要】
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软件缺陷预测模型因为软件规模持续扩大以及安全性要求越来越高,变得越来越重要。支持向量机(SVM)模型突出优点是它具有较强的非线性分类能力,所以在软件缺陷预测应用非常广
【基金项目】
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国家自然科学基金(青年科学基金)(61403272),山西省重点研发计划(工业部分)项目(201703D121042-1),山西广播电视大学课题研究成果(SXYJ201610).
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软件缺陷预测模型因为软件规模持续扩大以及安全性要求越来越高,变得越来越重要。支持向量机(SVM)模型突出优点是它具有较强的非线性分类能力,所以在软件缺陷预测应用非常广泛。但是,SVM模型缺乏有效的方法来确定最佳参数,以至于不能达到理想的准确度。所以,提高SVM模型的参数,提高SVM模型的软件缺陷预测能力成为了研究热点。蝙蝠算法是一种启发式搜索算法,它模型简单,易于实现,但是却易陷入局部最优,因此采用加入莱维飞行的蝙蝠算法对SVM模型的参数选择进行优化。为了测试这个新模型的性能,仿真实验使用了一些软件缺陷预
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