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基于Tri-training算法的半监督软件缺陷预测模型构建研究

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针对当前大部分软件缺陷预测模型所存在的预测精度低、数据特征维度高、处理时间长等问题,研究利用半监督学习算法中的Tri-training算法搭建了新的软件缺陷预测模型.研究结果表明,优化后的Tri-training算法能够在训练集中取得0.96的精度,0.98的召回率以及0.97的F1值,在测试集中取得0.96的精度,0.97的召回率以及0.96的F1值,各项基准性能均优于其他对比算法.此外,研究所设计的缺陷预测模型在实际软件缺陷中的预测准确率高达98.5%,响应时间最短只需要0.85 s,其表现也远优于其他三种对比模型.由此可见,研究所设计的缺陷预测模型具有较好的实际应用效果,能够为软件安全领域的相关工作提供技术支持.

柯灵

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重庆移通学院,重庆 401520

Tri-training 缺陷预测 软件 特征 半监督

2024

佳木斯大学学报(自然科学版)
佳木斯大学

佳木斯大学学报(自然科学版)

影响因子:0.159
ISSN:1008-1402
年,卷(期):2024.42(9)