基于早期数据的航天测控软件缺陷预测 |
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引用本文: | 夏烨,张慧颖,司倩然.基于早期数据的航天测控软件缺陷预测[J].飞行器测控学报,2015(1):102-108. |
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作者姓名: | 夏烨 张慧颖 司倩然 |
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作者单位: | 北京跟踪与通信技术研究所 |
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摘 要: | 为提高航天测控软件的质量与可靠性,提出一种基于改进的PSO-SVM(Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine,粒子群优化支持向量机)方法的航天测控软件缺陷预测模型。针对航天测控软件领域特征,构造了基于软件生命周期的软件度量集,并收集了实际航天测控软件的度量和缺陷数据,通过对软件历史版本数据的学习,在软件当前版本的生命周期早期数据的基础上进行缺陷预测。实例应用结果表明,采用历史版本软件数据对当前软件版本进行缺陷预测,从全局来看可达90%的预测准确度。因此,该方法可用于对航天测控软件的缺陷预测。
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关 键 词: | 软件缺陷 缺陷预测 粒子群优化支持向量机(PSO-SVM) 航天测控 软件度量 |
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