基于PSO-BP的软件缺陷预测模型
软件缺陷检测旨在自动检测程序模块中是否包含缺陷，从而加速软件测试过程，提高软件系统的质量。针对传统软件缺陷预测模型被限制在一定的应用范围而影响其预测的准确性和适用性，本文提出了一种基于PSO-BP软件缺陷预测模型，该模型运用粒子群优化算法优化BP神经网络的权值和阂值，采用交叉验证的方式进行实验，并与传统的机器学习方法J48和BP神经网络等方法进行了比较，实验表明本文提出的方法具有较高的预测准确性。
软件缺陷预测 神经网络 粒子群优化
于安雷 皮德常
南京航空航天大学计算机科学与技术学院 南京 210016
国内会议
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2012-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）