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基于迁移学习的跨项目软件缺陷预测

 

Cross-project defect prediction of software based on Transfer Learning

软件缺陷预测是近三十年来软件工程领域的一个重要研究课题。软件缺陷预测在合理配置测试资源,提高软件测试效率方面发挥着重要作用,越来越受到学术界和工业界的重视。软件缺陷预测模型是建立在项目的历史缺项数据之上的,然后被用来预测来自相同项目的新软件模块。但是在项目早期阶段,由于没有足够的历史缺陷数据,很难执行项目内缺陷预测。因此研究人员提出了跨项目缺陷预测,从其它项目中收集源数据,然后使用经过训练的模型来预测新项目数据的缺陷。但是跨项目缺陷数据之间存在异构的问题,为了解决跨项目缺陷中存在的异构问题,通过引入迁移学习来进行跨项目软件缺陷预测。

项目分数

项目信息

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项目负责人

王佳齐2019级 无

项目成员

周楚涵2019级 软件工程

任宇恒2019级 软件工程

武宁远2019级 国际学院 电信工程及管理

肖汉2019级 信息与通信工程学院 通信工程(+人工智能,大类招生)

指导老师

邢颖人工智能学院 副教授

评审老师

崔晓艳人工智能学院 教授

李端玲现代邮政学院(自动化学院) 教授

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该项目暂无荣誉
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