【摘 要】
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特征提取是软件缺陷预测技术研究中的重要环节,而现有的特征提取方法无法准确获得特征之间的非线性依赖关系,因而无法提高软件缺陷预测的准确性。针对该问题,本文构建基于降
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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特征提取是软件缺陷预测技术研究中的重要环节,而现有的特征提取方法无法准确获得特征之间的非线性依赖关系,因而无法提高软件缺陷预测的准确性。针对该问题,本文构建基于降噪编码器和支持向量机的软件缺陷预测模型（Denoising Autoencoder Support Vector Machine,DA-SVM）。首先利用降噪编码器进行特征提取,然后将提取的特征作为支持向量机的输入向量,最后再进行软件缺陷预测。实验结果表明,DA-SVM提高了软件缺陷预测的准确度,同时降低了历史数据中的噪声,增强了软件预测模型的鲁
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