典型文献
基于差分演化算法的跨项目缺陷预测方法
文献摘要：
为提高工作量感知的跨项目缺陷预测性能,提出一种基于差分演化算法的建模方法DE-EACPDP.提出缺陷密度百分位数平均(FDPA)作为模型在训练集上的优化目标,采用逻辑回归(LR)建立预测模型;为使LR在训练集上得到最大的FDPA,使用差分演化算法搜索最优的LR系数.实验在4个数据集的82个项目上对模型进行评估,其结果表明,与5个最先进的方法相比,DE-EACPDP可以显著提升工作量感知性能.
文献关键词：
软件缺陷预测;跨项目;工作量感知;差分演化;经验软件工程
中图分类号：
作者姓名：
范贵生;陈玎乐;杨星光;虞慧群
作者机构：
华东理工大学 计算机科学与工程系,上海 200237;上海计算机软件技术开发中心 上海市计算机软件评测重点实验室,上海 201112
文献出处：
引用格式：
[1]范贵生;陈玎乐;杨星光;虞慧群-.基于差分演化算法的跨项目缺陷预测方法)[J].计算机工程与设计,2022(07):1890-1897
A类：
工作量感知,EACPDP,FDPA,经验软件工程
B类：
差分演化,演化算法,跨项目缺陷预测,预测性能,DE,出缺,缺陷密度,百分位数,训练集,优化目标,逻辑回归,LR,上得,最先,感知性,软件缺陷预测
AB值：
0.218002
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