IVPSO-BP算法优化软件缺陷预测模型的研究

本文主要探讨了在软件缺陷预测领域中，针对传统模型存在的预测准确率低和适应性差问题，通过引入一种改进的粒子群算法（IVPSO）与BP神经网络的结合来提升预测性能。IVPSO是一种针对粒子群优化算法的创新，它旨在增强算法的搜索能力和收敛速度，从而提高模型的优化效果。 首先，作者对粒子群算法进行了优化，特别是针对BP神经网络的训练过程进行改进，目的是使网络能够更好地拟合数据，减少过拟合的风险，并且提升学习效率。IVPSO的引入使得BP神经网络在寻优过程中能够更有效地调整权重参数，以达到最优解。 然后，利用优化后的BP算法为基础，构建了一个新的软件缺陷预测模型，即IVPSO-BP模型。这个模型不仅继承了BP神经网络的非线性映射能力，还结合了IVPSO的全局搜索优势，从而提高了预测的精度和鲁棒性。 接下来，为了验证IVPSO-BP模型的有效性，作者将它与传统的机器学习方法J48（决策树算法的一种），以及纯粹的BP神经网络进行了实验对比。实验数据的分析结果显示，IVPSO-BP模型在预测准确性和寻优性能上明显优于其他两种方法，证明了其在软件缺陷预测任务中的优越性。 关键词集中在软件缺陷预测、粒子群算法和神经网络这三个核心概念上，表明了研究的重点在于如何通过改进的优化算法提升软件缺陷预测的精确度。这篇文章为软件开发过程中的缺陷管理提供了一个新的、高效的方法，对于提高软件质量控制和降低维护成本具有实际应用价值。