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J-GLOBAL ID：201802288919189571   整理番号：18A0899138

改良MDSに基づくソフトウェア欠陥予測【JST・京大機械翻訳】

Software Defect Prediction Based on Improved MDS

著者 (3件)： Shi Xuejing (南京郵電大学 計算机学院,江蘇 南京,210003) ,  Wu Fei (南京郵電大学 自動化学院,江蘇 南京,210003) ,  Jing Xiaoyuan (南京郵電大学 計算机学院,江蘇 南京 210003;武漢大学 計算机学院 軟件工程国家重点実験室,湖北 武漢 430072)
資料名： Jisuanji Jishu yu Fazhan  (Jisuanji Jishu yu Fazhan)
巻： 27  号： 12  ページ： 20-22,27  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3602A  ISSN： 1673-629X  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： コンピュータ技術の発展に伴い、コンピュータソフトウェア製品は個人と企業に便利になったが、多くのソフトウェアには様々な欠陥が存在する。ソフトウェア欠陥の発見と解決のために,研究者は機械学習をソフトウェア欠陥予測に適用するが,これらの方法はデータ前処理の面で多くの改善を必要とするところである。.いくつかの方法がある......................................以前の研究において、研究者は多次元尺度分析(MDS)を用いてデータサンプルに対して次元縮小を行うが、MDSを如何に使用し改善する方法については非常に少ない。本論文では,閾値相関に基づく多次元尺度解析(TCMDS)を提案し,MDS法に基づき,対称不確実性(SU)を用いて,高い識別特性を抽出し,閾値相関を用いて冗長特徴を除去した。学習されたデータには,高い識別性があり,冗長特性を除去するので,予測効率を改善する。ソフトウェア工学NASAデータベースに関する実験結果は,提案方法がより良い欠陥予測効果を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測 ,  不確実性 ,  *ソフトウェア ,  高次元 ,  機械学習 ,  多次元尺度分析 ,  次元縮小 ,  データベース ,  冗長性 ,  コンピュータ ,  ソフトウェア商品 ,  米国航空宇宙局 ,  ソフトウェア工学
準シソーラス用語： データ前処理 ,  *欠陥予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： MDS ,  symmetrical uncertainty ,  threshold correlation ,  software defect prediction

分類 (2件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： MDS ,  ソフトウェア ,  欠陥予測