机器学习驱动的软件故障预测提升:案例推理方法的研究进展

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"《增强软件故障预测的机器学习方法:新兴研究与机会》是一本由Ekbal Rashid编著,收录在2018年出版的'系统分析、软件工程与高性能计算'系列(Advances in Systems Analysis, Software Engineering, and High Performance Computing, ASASEHPC)书籍中的作品。该书由国际IGI全球出版社发行,位于美国赫尔希,探讨了如何利用机器学习技术改进软件质量预测,特别是通过案例推理(Case-Based Reasoning, CBR)这一方法。 CBR是一种与众不同的AI技术,其核心在于它依赖于已有的经验知识库,而非复杂的领域特定规则。相比于其他AI技术,CBR的优势在于它更容易获取和理解,因为它是以实例形式存在的,而不是抽象的规则。在软件故障预测领域,作者关注的是如何通过案例学习来解决实际问题,这种方法能够有效地从过去的错误或成功案例中提取模式,从而提高预测准确性。 随着近年来机器学习的快速发展,特别是在大数据和人工智能的推动下,CBR作为软件故障预测的一种创新手段,为研究者提供了新的研究方向和实践机遇。书中可能包含了对不同机器学习算法的应用分析,如监督学习、无监督学习以及深度学习等,这些方法如何在实际软件开发环境中提升故障检测和预防能力。 此外,书中还可能涵盖了如何收集、整理和评估案例数据,如何构建有效的案例库,以及如何通过特征选择和模型训练来优化预测性能。书中可能会提供一些实证研究结果,展示了CBR在软件故障预测中的有效性,并可能对未来的研究方向和挑战进行了深入探讨。 《增强软件故障预测的机器学习方法》是一本具有实用价值和技术深度的著作,对于软件工程专业人士、研究人员以及机器学习爱好者来说,是一份宝贵的学习资源和参考文献。"