CAJ | 학술논문

有效的软件缺陷预测能够显著提高软件安全测试的效率,确保软件质量,支持向量机(support vector machine,SVM)具有非线性运算能力,是建立软件缺陷预测模型的较好方法,但其缺少统一有效的参数寻优方法.本文针对该问题提出一种基于遗传优化支持向量机的软件缺陷预测模型,将支持向量机作为软件缺陷预测的分类器,利用遗传算法进行最优度量属性的选择和支持向量机最优参数的计算.实验结果表明,基于遗传优化支持向量机的软件缺陷预测模型具有较高的预测准确度.
유효적연건결함예측능구현저제고연건안전측시적효솔,학보연건질량,지지향량궤(support vector machine,SVM)구유비선성운산능력,시건립연건결함예측모형적교호방법,단기결소통일유효적삼수심우방법.본문침대해문제제출일충기우유전우화지지향량궤적연건결함예측모형,장지지향량궤작위연건결함예측적분류기,이용유전산법진행최우도량속성적선택화지지향량궤최우삼수적계산.실험결과표명,기우유전우화지지향량궤적연건결함예측모형구유교고적예측준학도.