改进PSO_ISVM算法的软件缺陷预测_张飞1

软件缺陷预测是软件开发过程中的重要环节，旨在提前识别出潜在的代码问题，以便于测试团队有效分配资源，提升软件产品的质量和可靠性。传统的预测方法在处理数据不平衡问题时可能存在不足，尤其是在面对测控软件这样的关键应用时，确保缺陷检测的准确性至关重要。 本文提出的“改进PSO-ISVM算法的软件缺陷预测”是一种结合了机器学习和支持向量机(SVM)的预测模型。支持向量机是一种强大的分类和回归工具，尤其适用于非线性数据。但SVM的参数选择对其性能有很大影响，不恰当的参数可能导致预测效果不佳。为了解决这一问题，研究者引入了粒子群优化算法(PSO)来优化SVM的参数。 粒子群优化是一种借鉴了鸟类群飞行为的全局搜索算法，它通过群体中的粒子相互作用和迭代更新，寻找问题的最优解。在此背景下，研究者通过引入代价惩罚系数来定义PSO的适应度函数，以最小化适应度函数为目标，优化SVM的参数，如C和γ。C是正则化参数，影响模型的复杂度和过拟合风险，γ则是确定决策边界的宽度。代价惩罚系数能够帮助处理数据不平衡问题，提高少数类（即有缺陷模块）的预测准确性。 通过这种方法，PSO算法能够有效地搜索SVM的超参数空间，找到一组最优参数，使得模型在有缺陷模块的预测上表现更佳。实验结果表明，改进的PSO-ISVM模型相比其他常见的软件缺陷预测方法，不仅提高了预测的精度，而且在处理非线性关系方面具有更好的能力。 此外，论文还进行了测控软件的实例仿真分析，进一步验证了模型的有效性。通过与传统方法的比较，该模型能够更快地完成软件缺陷预测，并且在识别有缺陷模块时，预测准确度得到显著提升，这对于保证测控软件的质量和可靠性具有重要意义。 改进PSO-ISVM算法通过优化SVM的参数，特别是在处理数据不平衡的缺陷预测问题时，提高了对有缺陷模块的预测准确度，是软件质量保证的一个重要进展。这种结合了机器学习和优化算法的方法为软件缺陷预测提供了一个新的视角，对于未来软件工程领域的研究和实践有着积极的指导作用。