【摘 要】
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软件缺陷预测通过挖掘软件历史仓库,构建缺陷预测模型来预测出被测项目内的潜在缺陷程序模块.但在挖掘过程中,对程序模块进行类型标记或软件度量时均可能产生噪声.虽然研究人
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京大学计算机科学与技术系,南通大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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本课题得到国家自然科学基金（61373012,61202006,61321491,91218302）、欧盟项目（612212）、南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放课题（KFKT2016H18）、南京大学优秀博士研究生创新能力提升计划和软件新技术与产业化协同创新中心部分资助.
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软件缺陷预测通过挖掘软件历史仓库,构建缺陷预测模型来预测出被测项目内的潜在缺陷程序模块.但在挖掘过程中,对程序模块进行类型标记或软件度量时均可能产生噪声.虽然研究人员对已有特征选择方法的噪声容忍能力进行了分析,但据我们所知,很少有研究人员在软件缺陷预测研究中,针对性的设计出可容忍噪声的新颖特征选择方法.为了解决此问题,我们提出一种可容忍噪声的特征选择框架FECS.具体来说,首先借助聚类分析,将原始特征集划分到指定数目的簇中,随后设计出3种不同的启发式特征选择策略,依次从每一个簇中选出最为典型的特征.在实证
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