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面向航天型號軟件缺陷預測的屬性選擇方法
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(1.裝備學(xué)院 研究生管理大隊,北京 101416;;2.裝備學(xué)院 航天裝備系,北京 101416)

作者簡(jiǎn)介:

解維奇(1987),男,安徽宿州市人,博士研究生,主要從事航天測試發(fā)射控制理論與技術(shù)、航天軟件測試方向的研究; 蔡遠文(1967),男,四川彭州市人,教授,博士生導師,主要從事飛行器測試發(fā)射控制技術(shù)、計算機仿真技術(shù)方向的研究。

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP311

基金項目:


An Attribute Selection Method for the Aerospace-Software Defect Prediction
Author:
Affiliation:

(1. Dept. of Graduate Management, Academy of Equipment, Beijing 101416, China; ;2. Dept. of Space Equipment, Academy of Equipment, Beijing 101416, China)

Fund Project:

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    摘要:

    針對當前航天型號軟件模塊故障預測中度量屬性過(guò)多而影響分類(lèi)模型效率、準確率和數據收集困難的問(wèn)題,以NASA公布的MDP數據集為基礎,設計了基于Logistic回歸模型的屬性選擇算法;通過(guò)該算法在6個(gè)數據集上的應用選擇了對航天型號軟件質(zhì)量影響較大的4個(gè)屬性,并將其在12個(gè)軟件中進(jìn)行驗證,說(shuō)明了該算法的有效性,選擇的4個(gè)度量屬性可為當前航天型號軟件的度量提供參考和依據。

    Abstract:

    The excess measure properties for aerospace-software module defect prediction have affected the efficiency and accuracy of classification model and make it difficult to collect data. Based on the MDP data sets announced by NADA, an attribute selection algorithm is designed based on Logistic Regression Model. By applied to the six data sets, four attributes which have great impact on aerospace-software are selected. Then the four attributes are applied on 12 software of MDP, and the results prove the validity of the designed attribute selection algorithm, and the four attributes can provide reference and basis for the measure of the current aerospace software.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

解維奇,蔡遠文,程龍,趙乙鑌.面向航天型號軟件缺陷預測的屬性選擇方法計算機測量與控制[J].,2014,22(10):3439-34413447.

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