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基于改进遗传算法与Adaboost结合的软件缺陷数据特征选择方法
- 专利权人:
- 中国石油大学（华东）
- 发明人:
- 李克文,邹晶杰
- 申请号：
- CN201511003717.2
- 公开号：
- CN105653450A
- 申请日:
- 2015.12.28
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2016
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明主要应用于软件工程领域，针对现有软件缺陷数据特征选择方法存在的随机性问题，提出一种基于改进遗传算法与Adaboost结合的软件缺陷数据特征选择方法。主要步骤如下：首先，从软件数据集中获取软件模块数据,并对数据做标签处理。然后划分特征空间，并构建基于Adaboost的特征选择分类器；每个特征子空间对应一个弱分类器；采用基于频率思想的遗传算法对Adaboost进行优化：结合特征被选择的频率进行最优特征的筛选；最后，根据获取的最优特征子集在数据集上进行测试，与其他特征选择方法进行对比，验证其稳定性和准确率，并建立软件缺陷预测模型。本发明可较好地克服软件缺陷数据特征选择过程中的随机性问题，并具有较好的稳定性和较高的准确率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
