基于粗糙集-支持向量机的软件缺陷预测 - 孟倩 马小平 (计算机工程与科学, 2015)
软件缺陷预测已成为软件工程的重要研究课题,构造了一个基于粗糙集和支持向量机的软件缺陷预测模型.该模型通过粗糙集对原样本集进行属性约减,去掉冗余的和与缺陷预测无关的属性,利用粒子群对支持向量机的参数做选择.实验数据来源于NASA公共数据集,通过属性约减,特征属性由21个约减为5个.实验表明,属性约减后,Bayes分类器、CART树、神经网络和本文提出的粗糙集—支持向量机模型的预测性能均有所提高,本文提出的粗糙集支持向量机的预测性能好于其他三个模型.