基于混沌免疫谱聚类的软件缺陷预测

摘要：

为提高无标识软件缺陷预测的准确性,提出一种谱聚类与混沌免疫相结合的软件缺陷预测方法.该方法首先将谱聚类算法引入到软件缺陷预测领域中,然后针对谱聚类算法中K-Means局部收敛的缺点,用一种混沌免疫聚类算法来替换K-Means算法.同时,在免疫克隆选择算法的框架下,借鉴混沌和免疫理论,设计免疫克隆聚类适应度函数计算方法,并给出分层混沌变异算子,以实现种群多样性的增加,促进无标识软件缺陷数据预测精度的提高.在Iris和3组商业软件模块数据集上进行了仿真实验,实验结果验证了该方法的有效性.

关键词：无标识数据、免疫、谱聚类、混沌、软件缺陷预测

所属期刊栏目：22

分类号：TP1;TP3

资助基金：863计划2010AA7010213;国家自然科学基金61179005,61179004;十一五国防预研513270104

在线出版日期：2013-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1219-1224