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基于 PN 学习的软件模块缺陷预测模型研究

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摘要

PN学习作为一种新型的二元分类器,对结构化的无标签数据有较好的分类性能.软件模块缺陷预测中对无标签样本数据的分类直接影响着预测结果的准确性和可靠性.提出了基于PN学习方法的软件模块缺陷预测模型,结合灰色关联分析方法对实验样本进行降维处理从而提高模型的运算速度.通过实验和分析,证明了本方法的有效性.

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来源
《西南师范大学学报：自然科学版》 |2014年第8期|57-61|共5页
作者
李莉; 郝静静;
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作者单位

河南工程学院;

计算机学院郑州451191;

开封大学信息工程学院;

河南开封475004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机的应用;
关键词
PN学习; 软件模块缺陷预测; 灰色关联分析; 软件测试;

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