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基于二次学习的半监督字典学习软件缺陷预测
被引量:
3
1
作者
张志武
荆晓远
吴飞
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2017年第3期242-250,共9页
当软件历史仓库中有标记训练样本较少时,有效的预测模型难以构建.针对此问题,文中提出基于二次学习的半监督字典学习软件缺陷预测方法.在第一阶段的学习中,利用稀疏表示分类器将大量无标记样本通过概率软标记标注扩充至有标记训练样本集...
当软件历史仓库中有标记训练样本较少时,有效的预测模型难以构建.针对此问题,文中提出基于二次学习的半监督字典学习软件缺陷预测方法.在第一阶段的学习中,利用稀疏表示分类器将大量无标记样本通过概率软标记标注扩充至有标记训练样本集中.再在扩充后的训练集上进行第二阶段的鉴别字典学习,最后在学得的字典上预测缺陷倾向性.在NASA MDP和PROMISE AR数据集上的实验验证文中方法的优越性.
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关键词
软件缺陷预测
二次学习
半监督学习
字典学习
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职称材料
题名
基于二次学习的半监督字典学习软件缺陷预测
被引量:
3
1
作者
张志武
荆晓远
吴飞
机构
南京邮电大学计算机学院
武汉大学软件工程国家重点实验室
南京邮电大学自动化学院
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2017年第3期242-250,共9页
基金
国家自然科学基金项目(No.61272273
61073113)
江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(No.CXZZ12_0478)资助~~
文摘
当软件历史仓库中有标记训练样本较少时,有效的预测模型难以构建.针对此问题,文中提出基于二次学习的半监督字典学习软件缺陷预测方法.在第一阶段的学习中,利用稀疏表示分类器将大量无标记样本通过概率软标记标注扩充至有标记训练样本集中.再在扩充后的训练集上进行第二阶段的鉴别字典学习,最后在学得的字典上预测缺陷倾向性.在NASA MDP和PROMISE AR数据集上的实验验证文中方法的优越性.
关键词
软件缺陷预测
二次学习
半监督学习
字典学习
Keywords
software defect prediction
,
twice learning
,
semi-supervised learning
,
dictionary learning
分类号
TP311.53 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于二次学习的半监督字典学习软件缺陷预测
张志武
荆晓远
吴飞
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2017
3
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