电脑知识与技术
電腦知識與技術
전뇌지식여기술
COMPUTER KNOWLEDGE AND TECHNOLOGY
2013年
30期
6770-6772
,共3页
分类%缺陷预测%粒子群优化%规则简化
分類%缺陷預測%粒子群優化%規則簡化
분류%결함예측%입자군우화%규칙간화
classification%Fault Prediction%ADMPSO%Rule simplification
文中介绍了运用改进PSO粒子群优化算法，并将该算法应用到软件缺陷预测模型。在该模型中提取度量属性与软件质量属性之间的关系规则，并运用互信息熵的方法简化提取规则集。与标准粒子群优化进行了比较，实验表明该方法实现精简规则集的同时又提高了预测的准确率。
文中介紹瞭運用改進PSO粒子群優化算法，併將該算法應用到軟件缺陷預測模型。在該模型中提取度量屬性與軟件質量屬性之間的關繫規則，併運用互信息熵的方法簡化提取規則集。與標準粒子群優化進行瞭比較，實驗錶明該方法實現精簡規則集的同時又提高瞭預測的準確率。
문중개소료운용개진PSO입자군우화산법，병장해산법응용도연건결함예측모형。재해모형중제취도량속성여연건질량속성지간적관계규칙，병운용호신식적적방법간화제취규칙집。여표준입자군우화진행료비교，실험표명해방법실현정간규칙집적동시우제고료예측적준학솔。
The adaptive dynamic and median particle swarm optimization(ADPSO) algorithm is introduced, Which is used to soft-ware defect prediction models. The model in this paper extracts the relationship rules of software quality and metrics. Information entropy approach is applied to simplify the extraction rule set. The result shows that this method set of rules can be streamlined and improves the forecast accuracy.
