基于BP神经网络软件测试缺陷预测技术研究及应用

费清春; 严沁; 史莹莹

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基于BP神经网络软件测试缺陷预测技术研究及应用

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针对软件缺陷预测模型预测准确率较差问题,指出了软件缺陷预测和软件测试缺陷的预测概念区别,根据影响软件缺陷发现因素构建BP神经网络软件测试预测模型,通过工程实践历史样本数据训练该模型获得预测能力提升,并经过假设检验方法证明预测结果符合以软件测试实际发现缺陷个数为中心点的正态分布.实验结果表明:随着真实训练样本数据增加,预测结果估计值与实际值的误差逐步缩小,估计值的方差逐步减小,预测的准确性逐步提高.

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来源
《测控技术》 |2016年第1期|102-105|共4页
作者
费清春; 严沁; 史莹莹;
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作者单位

南京电子技术研究所,江苏南京210039;

南京电子技术研究所,江苏南京210039;

南京电子技术研究所,江苏南京210039;

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正文语种 chi
中图分类软件工程;
关键词
软件质量评价; BP神经网络; 软件质量; 缺陷预测; 软件测试;

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