文献

J-GLOBAL ID：201702275247012128   整理番号：17A1287720

CS-ANNに基づくソフトウェア欠陥予測モデル研究【JST・京大機械翻訳】

Research of software defect prediction model based on CS-ANN

著者 (6件)： Wang Hailin (云南大学軟件学院,昆明,650500) ,  Yu Qian (云南大学軟件学院,昆明650500;云南大学云南省軟件工程重点実験室,昆明650500) ,  Li Tong (云南大学軟件学院,昆明650500;云南大学云南省軟件工程重点実験室,昆明650500) ,  Yu Yong (云南大学軟件学院,昆明650500;云南大学云南省軟件工程重点実験室,昆明650500) ,  Ming Li (云南大学軟件学院,昆明,650500) ,  Sun Jinwen (云南大学軟件学院,昆明,650500)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 34  号： 2  ページ： 467-472,476  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ソフトウェア欠陥予測の精度を向上させるために,最適化能力と人工神経回路網(ANN)アルゴリズムの非線形計算能力を用いて,最適化アルゴリズムの性能を研究することを目的とした。”.... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .CS-ANNに基づくソフトウェア欠陥予測法を提案した。最初に,相関ルールに基づく特徴選択アルゴリズムを用いて,データの次元を減らし,雑音特性を除去した。次に,重みづけとニューラルネットワークアルゴリズムを用いて,ニューラルネットワークアルゴリズムの重みを探索し,予測モデルを構築するためにニューラルネットワークアルゴリズムを使用することによって,ニューラルネットワークアルゴリズムの重みを見つけた。最後に,このモデルを用いて欠陥を予測した。公開したNASAデータセットを用いてシミュレーション実験を行った結果、このモデルは誤警報率を低下させ、予測の正確率を高め、総合評価指標AUC(area under the curve)、F1値とG-meanはいずれも既存モデルより優れていることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測モデル ,  ニューラルネットワーク ,  特徴選択 ,  *ソフトウェア ,  米国航空宇宙局 ,  アルゴリズム ,  雑音特性 ,  シミュレーション ,  重みづけ ,  最適化 ,  相関ルール
準シソーラス用語： 総合評価 ,  誤警報率 ,  最適アルゴリズム ,  *欠陥予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： software defect prediction ,  artificial neural network ,  cuckoo search ,  software quality ,  machine learnin

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ソフトウェア ,  欠陥予測 ,  モデル ,  研究