本文關(guān)鍵詞： 遷移學(xué)習(xí) 軟件缺陷預(yù)測 軟件工程　出處：《西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2014年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對傳統(tǒng)的軟件缺陷預(yù)測方法難以在單獨(dú)的項(xiàng)目中利用小規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)的問題,提出了一種基于遷移學(xué)習(xí)的軟件缺陷預(yù)測技術(shù),利用已有的項(xiàng)目輔助新項(xiàng)目的預(yù)測.該方法在源項(xiàng)目和目標(biāo)項(xiàng)目之間尋找一個(gè)公共特征空間,使得在公共特征空間上2個(gè)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)分布距離最小.在這個(gè)公共空間進(jìn)行模型訓(xùn)練,以達(dá)到遷移分類的效果.實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該方法相對傳統(tǒng)的缺陷預(yù)測算法有更好的預(yù)測性能,并且充分利用了原始訓(xùn)練數(shù)據(jù),可以更高效地運(yùn)用于各種軟件缺陷預(yù)測任務(wù).
[Abstract]:Aiming at the problem that it is difficult for traditional software defect prediction methods to use small-scale training data in a single project, a software defect prediction technique based on migration learning is proposed. Using existing projects to support the prediction of new projects, this method seeks a common feature space between the source project and the target project. To minimize the data distribution distance between the two items in the common feature space. The experimental results show that the proposed method has better prediction performance than the traditional defect prediction algorithm, and makes full use of the original training data, so it can be applied to various software defect prediction tasks more efficiently.
【作者單位】： 銅仁學(xué)院數(shù)學(xué)與信息工程系;
【基金】：貴州省科技廳聯(lián)合基金資助項(xiàng)目(黔科合字LKT〈2012〉10號(hào))
【分類號(hào)】：TP311.53

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1495697