计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
30期
57-60
,共4页
软件可靠性预测%软件度量%属性选择%遗传算法%KNN算法
軟件可靠性預測%軟件度量%屬性選擇%遺傳算法%KNN算法
연건가고성예측%연건도량%속성선택%유전산법%KNN산법
针对软件可靠性预测中软件度量维数灾难问题,提出一种基于自适应遗传算法和KNN算法相结合的软件度量属性选择方法,筛选出与软件可靠性关系最为密切的关键属性集.该方法在属性子集搜索上采用遗传算法进行随机搜索,在属性子集评价上采用KNN分类准确率和属性子集规模作为学习算法及评价指标.实验结果表明,该算法可有效地找出具有较好可分离性的属性子集,从而实现降维并提高软件可靠性预测精度.
針對軟件可靠性預測中軟件度量維數災難問題,提齣一種基于自適應遺傳算法和KNN算法相結閤的軟件度量屬性選擇方法,篩選齣與軟件可靠性關繫最為密切的關鍵屬性集.該方法在屬性子集搜索上採用遺傳算法進行隨機搜索,在屬性子集評價上採用KNN分類準確率和屬性子集規模作為學習算法及評價指標.實驗結果錶明,該算法可有效地找齣具有較好可分離性的屬性子集,從而實現降維併提高軟件可靠性預測精度.
침대연건가고성예측중연건도량유수재난문제,제출일충기우자괄응유전산법화KNN산법상결합적연건도량속성선택방법,사선출여연건가고성관계최위밀절적관건속성집.해방법재속성자집수색상채용유전산법진행수궤수색,재속성자집평개상채용KNN분류준학솔화속성자집규모작위학습산법급평개지표.실험결과표명,해산법가유효지조출구유교호가분리성적속성자집,종이실현강유병제고연건가고성예측정도.
