[发明专利]一种基于特征集划分和集成学习的软件缺陷预测方法有效
| 申请号： | 202010177397.7 | 申请日： | 2020-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN111400180B | 公开（公告）日： | 2023-03-10 |
| 发明（设计）人： | 李璐璐;任洪敏;朱云龙;卢晓喆 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06F18/241;G06F18/214;G06N3/126 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 徐雯琼;章丽娟 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征集划分和集成学习的软件缺陷预测方法，该方法将原始数据集划分为训练数据集和测试数据集，将训练数据集分为若干个特征子集；选择K个基分类器用于集成学习，再根据基分类器及其对应的权重合成每个特征子集的集成分类器；选择出与输入实例最相似的特征子集，并以其集成分类器对输入实例进行缺陷预测，建立软件缺陷预测模型；对测试数据集进行划分并寻找与输入实例最相似的特征子集；搜索质心集和权重集的最优取值，结合测试数据集的最相似特征子集，优化软件缺陷预测模型。其优点是：该方法不仅可以移除缺陷预测数据集中的冗余特征，减小算法的搜索空间，还可以有效缓解软件缺陷历史数据特征维度高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 征集 划分 集成 学习 软件 缺陷 预测 方法 | ||
【主权项】：
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