小项目数据下，基于灰色关联分析的软件缺陷类型预测提升策略

本篇论文研究主要聚焦于"基于灰色关联分析法的软件缺陷类型预测"这一主题，针对小项目数据集中的问题，提出了改进的预测模型。在软件开发过程中，准确预测缺陷类型对决策者来说至关重要，因为它可以帮助他们优化开发计划并减少潜在损失。传统的方法在处理小型数据集时表现欠佳，因为它们往往依赖大规模、结构化的数据，而这在实际软件工程中并不常见。 论文首先介绍了软件缺陷类型预测作为数据挖掘的重要应用，尤其是在小规模项目中，由于数据集有限且关系复杂，使用传统的统计方法和机器学习技术进行特征子集选择和预测存在困难。灰色系统理论，特别是灰色关联分析法（Grey Relational Analysis, GRA），因其能够处理小规模、信息不确定和动态变化的数据，成为解决这一问题的有力工具。作者参考了文献中关于软件工时预测的GRA应用，进一步拓展到了软件缺陷类型的预测。 论文指出，软件工程数据集中普遍存在异常值，这些异常工程可能会影响预测的准确性。因此，研究者引入了异常工程检测机制，旨在识别并排除这些可能产生误导的因素。同时，强调了特征子集选择的重要性，即并非所有属性都对缺陷类型预测有贡献，需要筛选出关键特征以提高预测的精度。 作者董少阳、夏清国和李宁来自西北工业大学计算机学院，他们在文中详细阐述了如何结合灰色关联分析法，通过特征子集选择和异常工程检测，构建了一种新的软件缺陷类型预测模型。实验结果显示，这种方法在小规模数据集上表现出更高的预测准确性和可靠性，这对于软件开发的实际应用具有显著的价值。 总结来说，这篇论文的核心内容是针对小项目软件缺陷预测的挑战，提出了一种创新的解决方案，利用灰色关联分析法进行数据分析，并通过特征子集选择和异常检测技术优化预测模型，以提升预测性能。这对于改善软件工程项目的管理效率和成本控制具有实际意义。