计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (36): 71-74.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.36.021
崔正斌1,汤光明1,乐 峰2
CUI Zheng-bin1,TANG Guang-ming1,YUE Feng2
摘要: 软件可靠性预测在软件开发的早期就能预测出哪些模块有出错倾向。提出一种改进的支持向量机来进行软件可靠性预测。针对支持向量机参数难选择的问题,将遗传算法引入到支持向量机的参数选择中,构造基于遗传算法优化支持向量机的软件可靠性预测模型,并用主成分分析的方法对软件度量数据进行降维,通过仿真实验,证明该模型比支持向量机、BP神经网络、分类回归树和聚类分析等预测模型具有更高的预测精度。
中图分类号: