【摘 要】
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针对软件缺陷预测中数据集的类不均衡、高维、小采样以及非线性降维问题,提出基于领域保持嵌入支持向量机的软件缺陷预测模型。模型采用NPE算法对数据集进行降维处理,通过将N
【机 构】
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云南民族大学电气信息工程学院,北京邮电大学信息安全中心,贵州大学贵州省公共大数据重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61540063）, 云南省教育厅资助项目（2017ZDX045）, 贵州省公共大数据重点实验室开放课题基金资助项目（2017BDKFJJ017）
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针对软件缺陷预测中数据集的类不均衡、高维、小采样以及非线性降维问题,提出基于领域保持嵌入支持向量机的软件缺陷预测模型。模型采用NPE算法对数据集进行降维处理,通过将NPE算法中奇异的广义特征计算转化为两个特征分解问题,得到了更准确的稳健解,有效规避了属性约减后导致的预测精度下降问题。选用支持向量机作为基础分类器,仿真实验结果表明,与其他方法相比,预测模型的查全率及F-measure值指标显著提高了2%~4%。
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