基于數(shù)據(jù)挖掘的軟件缺陷數(shù)據(jù)預(yù)測方法研究.pdf

1、軟件缺陷是軟件的固有屬性，其主要危害是影響軟件的可靠性、增加開發(fā)成本以及延長軟件開發(fā)周期。軟件測試可以及時發(fā)現(xiàn)軟件錯誤，提高軟件系統(tǒng)可靠性。而準(zhǔn)確地預(yù)測軟件缺陷，對改進(jìn)軟件測試過程有著重要的指導(dǎo)意義。隨著計算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，軟件的規(guī)模和復(fù)雜程度呈幾何級數(shù)增長，為了能夠準(zhǔn)確地對軟件缺陷進(jìn)行預(yù)測，需要分析的影響因素也越來越復(fù)雜。此時，傳統(tǒng)的預(yù)測方法已經(jīng)很難處理具有復(fù)雜因果關(guān)系的預(yù)測問題，而且預(yù)測結(jié)果往往過于寬泛而失去實(shí)用意義。為了解決這一

2、難題，人們開始嘗試將其他學(xué)科的研究方法應(yīng)用到軟件缺陷預(yù)測領(lǐng)域中，其中比較常用的是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
　　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)研究領(lǐng)域的一個新的研究方向，能夠從大量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的知識，提供決策依據(jù)。本文基于數(shù)據(jù)挖掘方法，分別從靜態(tài)軟件缺陷數(shù)據(jù)和動態(tài)軟件缺陷數(shù)據(jù)兩方面展開研究。本文主要工作如下：
　　靜態(tài)軟件缺陷檢測旨在自動檢測程序模塊中是否包含缺陷，從而加速軟件測試過程、提高軟件系統(tǒng)的質(zhì)量以及降低軟件測試成本。針對傳統(tǒng)靜

3、態(tài)軟件缺陷預(yù)測模型被限制在一定的應(yīng)用范圍而影響其預(yù)測的準(zhǔn)確性和適用性，文中提出了一種基于PSO-BP靜態(tài)軟件缺陷預(yù)測模型，該模型運(yùn)用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，采用交叉驗(yàn)證的方式進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法J48和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法進(jìn)行了比較，實(shí)驗(yàn)表明文中提出的方法具有較高的預(yù)測準(zhǔn)確性；此外，提出了改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的參數(shù)設(shè)置，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明對粒子群算法的參數(shù)設(shè)置改進(jìn)的有效性。
　　動態(tài)軟件缺陷預(yù)測可以將分析結(jié)果