一种面向对象软件缺陷的早期预测方法

被引:5
作者
张垚
袁志海
江海燕
机构
[1] 中国卫星海上测控部
关键词
面向对象; 软件度量; 缺陷预测; 支持向量回归;
D O I
暂无
中图分类号
TP311.52 [];
学科分类号
081202 ; 0835 ;
摘要
软件过程早期的缺陷预测技术可以辅助软件工程决策,从而提高软件开发与测试的质量。针对面向对象软件,提出一种以分析设计模型的度量经验数据建立缺陷回归预测模型的方法,其中模型的建立使用了一种新形式的支持向量回归算法ν-SVR。为了检验缺陷预测模型的实用价值,使用了来自真实世界的Eclipse项目三个版本的度量与缺陷数据集作为模型实验的训练集与测试集。结果表明,基于面向对象分析设计模型度量建立的缺陷回归预测模型可以在生命周期早期给出有效的缺陷数预测值,从而为软件工程实践提供支持。
引用
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页码:37 / 40+44 +44
页数:5
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董琳 .
计算机工程, 2008, 34 (22) :55-56
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王青 ;
伍书剑 ;
李明树 .
软件学报, 2008, (07) :1565-1580
[3]   基于支持向量机的软件可靠性早期预测 [J].
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舒艳华 ;
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合肥工业大学学报(自然科学版), 2007, (07) :859-863
[4]   基于用例的软件复杂度估算及应用 [J].
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罗燕京 ;
易福华 ;
房芳 .
计算机技术与发展, 2007, (07) :196-199
[5]  
Experimentally optimal ν in support vector regression for different noise models and parameter settings[J] . Athanassia Chalimourda.Neural Networks . 2004 (2)
[6]   New support vector algorithms [J].
Schölkopf, B ;
Smola, AJ ;
Williamson, RC ;
Bartlett, PL .
NEURAL COMPUTATION, 2000, 12 (05) :1207-1245
[7]  
A Metrics Suite for Object-Oriented Design. Chidamber S R, Kemerer C F. IEEE Transactions on Software Engineering . 1994