M-PSO与NB结合的软件缺陷预测模型研究

"基于改进PSO与NB算法的软件缺陷预测模型_马振宇2" 在软件开发领域，软件缺陷预测是一项至关重要的任务，它可以帮助开发者在早期阶段识别并修复潜在的问题，从而降低软件开发的成本和风险。这篇由马振宇等人撰写的论文探讨了一种结合改进粒子群优化算法（M-PSO）与朴素贝叶斯（Naive Bayes, NB）算法的软件缺陷预测模型。粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种受到自然界群体行为启发的全局优化算法，而朴素贝叶斯则是一种基于概率的分类方法，常用于文本分类和预测。 文章指出，传统的朴素贝叶斯分类器在处理某些复杂问题时可能会出现错误率较高的情况。为了改善这一问题，研究者提出将M-PSO算法与朴素贝叶斯相结合，利用M-PSO的全局搜索能力和优化能力来调整朴素贝叶斯分类器中的参数，以降低分类错误率。在这个模型中，朴素贝叶斯的错误率被用作PSO算法中的适应度函数，这样粒子群算法就能找到最优的参数配置，从而提高预测的准确性。 在实验部分，该研究使用了NASA公开的数据集进行模拟，并与其他预测方法进行了对比。通过比较结果，研究者证实了M-PSO与朴素贝叶斯结合的算法在相似方法中具有最佳的预测性能。这种结合优化算法与机器学习方法的方式，不仅提高了软件缺陷预测的准确性和效率，也为软件工程领域的预测建模提供了一种新的思路。 关键词涉及的领域包括粒子群优化算法、朴素贝叶斯算法以及软件缺陷预测。这些关键词表明该研究专注于利用优化算法改进机器学习模型在软件质量保证中的应用，尤其是在预测软件缺陷方面。中图分类号和文献标识码则表明这是一篇计算机科学和技术领域的学术文章。 这篇论文贡献了一种新颖的软件缺陷预测模型，该模型通过集成M-PSO和NB算法的优势，有效地提升了预测效果。这对于软件开发和维护团队来说，提供了一种更高效的方式来检测和预防潜在的软件缺陷，有助于提升软件质量和用户满意度。