基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件缺陷預(yù)測(cè)研究.pdf_第1頁
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文檔簡(jiǎn)介

1、近年來,互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的迅速發(fā)展,催促著軟件產(chǎn)業(yè)向前發(fā)展,而軟件產(chǎn)業(yè)是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的基石,軟件的安全性關(guān)系到互聯(lián)網(wǎng)整個(gè)行業(yè)的發(fā)展,對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)、軍事、政治乃至國(guó)民生活的方方面面都有著十分重要的影響。所以對(duì)軟件缺陷進(jìn)行預(yù)測(cè)研究,及時(shí)的發(fā)現(xiàn)和消除缺陷,確保其能夠安全的為人們所用是非常有意義的。
  對(duì)軟件產(chǎn)品進(jìn)行研究,消除軟件漏洞,提高軟件質(zhì)量是一個(gè)非常重要的課題?;谲浖臍v史缺陷數(shù)據(jù)來進(jìn)行軟件缺陷預(yù)測(cè),指導(dǎo)對(duì)軟件模塊進(jìn)行改進(jìn)以及功能擴(kuò)充,

2、對(duì)新模塊的開發(fā)起到一定的輔助支持作用。本文從機(jī)器學(xué)習(xí)的角度對(duì)軟件缺陷的特點(diǎn)進(jìn)行分析,同時(shí)分析了當(dāng)前已存在的軟件缺陷預(yù)測(cè)方法中的不足和缺點(diǎn):
  (1)在進(jìn)行軟件缺陷預(yù)測(cè)時(shí),數(shù)據(jù)集不同,數(shù)據(jù)具有不同的屬性特點(diǎn),稀疏性不同。故,傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法脆弱,難以適應(yīng)各種不同的數(shù)據(jù)集。
  (2)人工來對(duì)軟件進(jìn)行檢查是不現(xiàn)實(shí)的,這樣既費(fèi)時(shí)又費(fèi)力。目前,通過利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立軟件缺陷預(yù)測(cè)模型來進(jìn)行軟件缺陷預(yù)測(cè),但是存在對(duì)軟件的信息收集不足,

3、很難對(duì)軟件缺陷進(jìn)行合理有效的預(yù)測(cè)的問題。
  本文方法是對(duì)粒子群算法進(jìn)行改進(jìn),用于對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行優(yōu)化的組合的混合機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于軟件缺陷預(yù)測(cè)領(lǐng)域,提高預(yù)測(cè)的精確度,論文的主要貢獻(xiàn)如下:
  (1)本文首先分析了傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法存在的問題和不足,提出利用粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),相比于傳統(tǒng)的遺傳算法,它使遺傳算法不再使用固有的選擇、交叉及變異等操作,而是根據(jù)自己的速度進(jìn)行收索,縮短了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間,加快其收斂速度,以達(dá)到提

4、高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力的目的。
  (2)PSO(Particle Swarm Optimization,PSO)算法是一種群體智能的全局搜索的優(yōu)化算法,針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的容易陷入局部最優(yōu)值的缺點(diǎn),本文提出將其改進(jìn)為帶變異概率的非線性權(quán)重更新的IVPSO(Improved Variation PSO)算法,這樣它不但克服了原來的缺點(diǎn),而且還適用于對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化。
  (3)對(duì)于軟件缺陷預(yù)測(cè)技術(shù),本文首先分析BP算法的特性

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