在软件缺陷预测过程中, 训练集质量是影响预测结果的关键因素. 近几年, 训练集选择也成为跨
项目缺陷预测和跨版本缺陷预测等场景下的研究热点. 然而, 现有研究大多针对单一预测场景 …

软件缺陷预测是软件质量保障领域的一个活跃话题, 它可以帮助开发人员发现潜在的缺陷并更好
地利用资源. 如何为预测系统设计更具判别力的度量元, 并兼顾性能与可解释性 …

跨项目缺陷预测旨在解决传统的项目内缺陷预测的历史数据缺失, 新项目初期缺乏训练数据等
实际问题. 然而, 在跨项目缺陷预测中, 不同项目之间以及实例之间的数据分布差异降低了其预测 …

软件缺陷预测可帮助开发人员提前预测缺陷程序, 合理分配有限的测试资源.
软件缺陷预测的准确度不仅依赖于预测方法的选择, 更依赖于软件的度量指标. 因此 …

本文提出一种类不平衡对软件缺陷预测模型稳定性和预测性能的影响分析方法. 首先,
使用欠采样方法将原数据集构造成一组不平衡率小于原数据集本身不平衡率的新数据集. 其中 …

随着软件系统的复杂性日益增加, 软件缺陷预测成为了确保软件质量的重要手段.
本研究提出了一种基于PCA-Smote-XGBoost 的软件缺陷预测模型, 旨在提高缺陷预测的准确性 …

软件中潜在的缺陷会产生严重的后果, 通过使用软件缺陷预测技术可以及时地检测到模块中的
缺陷. 然而, 由于软件缺陷数据集中的类不平衡和高维度特征问题, 会导致模型的预测性能下降 …

在软件缺陷预测中, 数据集的类不平衡是其主要挑战之一. 针对该问题, 提出了一种邻域合成的过
采样方法, 该方法充分考虑了缺陷类样本近邻的特征信息, 参照周围近邻样本的特征信息合成新 …

日益显现的软件质量问题给高安全, 高可靠装备的研制提出严峻挑战, 而精确,
可信的软件质量预测技术是降低软件测试成本, 提升软件质量的有效策略. 针对装备大规模 …

针对传统特征选择方法仅考虑变量间的线性关系而忽略非线性相关性, 导致软件缺陷数目预测
模型的性能较低的问题, 提出了一种基于最大信息系数的特征选择方法. 该方法考虑特征与特征 …