软件缺陷估计中捕获再捕获方法的改进

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2008.34.024

计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (34): 80-83.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.34.024

软件缺陷估计中捕获再捕获方法的改进

聂剑平¹,吕海燕³,韩柯²

1.中国人民解放军通信指挥学院 20队，武汉　430010
2.中国电子设备系统工程公司系统所，北京　100039
3.中国人民解放军通信指挥学院信息作战教研室，武汉　430010

收稿日期:2007-12-13 修回日期:2008-03-17 出版日期:2008-12-01 发布日期:2008-12-01
通讯作者: 聂剑平

Improvement of capture-recapture models for estimating software defect Content

NIE Jian-ping¹,LV Hai-yan³,HAN Ke²

1.The 20th Team，the PLA Commanding Communications Academy，Wuhan 430010，China
2.Institute of System，China Electronical System Engineering Company，Beijing 100039，China
3.The Staff Room of Information Operations，the PLA Commanding Communications Academy，Wuhan 430010，China

Received:2007-12-13 Revised:2008-03-17 Online:2008-12-01 Published:2008-12-01
Contact: NIE Jian-ping

摘要/Abstract

摘要： 捕获－再捕获是一种用于估计评审后软件产品中剩余缺陷的常用方法。由于其估计器普遍存在低估的问题，提出了两种基于历史数据的缺陷估计改进方案，在基于两篇文献的部分数据进行虚拟评审后，对比了改进前后估计器的缺陷估计效果，并确定了两种改进方案的适用范围。

关键词: 软件缺陷, 缺陷估计, 捕获再捕获

Abstract: Capture-recapture is one of the common methods for estimating software defect content after software inspection.Because capture-recapture’s estimators have a general trend of underestimation，two new experience-based algorithms are put forward in this paper.Based on some data of two literatures，virtual software inspections are carried out，and the performance of both original and improved estimators are compared and analyzed.The usable scopes of two new algorithms are proposed in the end.

Key words: software defect, defect content estimation, capture-recapture

聂剑平¹,吕海燕³,韩柯². 软件缺陷估计中捕获再捕获方法的改进[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(34): 80-83.

NIE Jian-ping¹,LV Hai-yan³,HAN Ke². Improvement of capture-recapture models for estimating software defect Content[J]. Computer Engineering and Applications, 2008, 44(34): 80-83.

[1]	李莉，纪欣沅，宋嵩. 回环软件缺陷数量预测模型[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(7): 158-163.
[2]	杨丰玉，黄雅璇，周世健，郑巍. 结合多元度量指标软件缺陷预测研究进展[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(5): 10-24.
[3]	刘树毅，翟晔，刘东升. 融合多策略特征筛选的跨项目软件缺陷预测[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(8): 53-58.
[4]	邱宝鑫，周维，陈听海. 基于条件分类可执行切片谱的软件缺陷定位[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(19): 253-262.
[5]	李叶飞1，2，官国飞2，葛崇慧2，陈翔3，倪超1，钱柱中1. FSDNP：针对软件缺陷数预测的特征选择方法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(14): 61-68.
[6]	廖胜平，徐玲，鄢萌. 基于采样的半监督支持向量机软件缺陷预测方法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(14): 161-166.
[7]	张焯1，徐玲2，杨丹2. 基于改进模糊C均值的软件缺陷预测研究[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(7): 136-140.
[8]	张仕金，尚赵伟. Cppcheck的软件缺陷模式分析与定位[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(3): 69-73.
[9]	于安雷，皮德常. 基于PSO-BP的软件缺陷预测模型[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(7): 64-67.
[10]	董少阳，夏清国，李宁. 基于灰色关联分析法的软件缺陷类型预测[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(2): 67-71.
[11]	包祎1，2，王涛2，裘国永2. 应用直线集合分割的软件缺陷预测模型[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(14): 34-38.
[12]	任卫军,贺昱曜,张卫钢. 基于Gompertz模型的软件质量与测试过程评估[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(9): 87-89.
[13]	曹佳. P2P网络中规模估计方法的研究[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(20): 99-101.
[14]	聂剑平^1,2,韩柯²,陈光²,曹旭². 软件缺陷增长过程的混沌分析[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(11): 97-100.

软件缺陷估计中捕获再捕获方法的改进

Improvement of capture-recapture models for estimating software defect Content

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