[发明专利]一种基于三支决策的两阶段软件缺陷预测方法

摘要

本发明公开了一种基于三支决策的两阶段软件缺陷预测方法，属于软件测试技术领域。该方法分为两个阶段第一阶段依据决策阈值对和软件模块的条件概率，将软件模块划分到三个不同的区域中，对于正域和负域的软件模块，将其直接判定为有缺陷模块和无缺陷模块，而对于边界域中的软件模块，则放到第二阶段去解决；第二阶段针对边界域中的软件模块，提出了一种基于边界域的多分类器建模模型，通过集成学习机制对边界域软件模块做出有缺陷和无缺陷的确定性决策。本发明具有较高的软件缺陷预测的分类精度和较低的决策风险代价。

主权项

一种基于三支决策的两阶段软件缺陷预测方法，其特征在于将软件缺陷预测方法分为两个阶段：第一阶段：（1）将软件缺陷预测方法看作是一个代价敏感学习问题，依据损失函数矩阵计算得出决策阈值对，需要专家提供损失函数矩阵，包括6个损失函数，分别是，，，，，，其中表示将属于缺陷的软件模块标记为有缺陷所带来的损失；表示将属于缺陷的软件模块划分到边界域所带来的损失；表示将属于缺陷的软件模块划分标记为无缺陷所带来的损失；表示将属于无缺陷的软件模块标记为有缺陷所带来的损失；表示将属于无缺陷的软件模块划分到边界域所带来的损失；表示将属于无缺陷的软件模块标记为无缺陷所带来的损失；要求满足以下条件：，；决策阈值对计算公式如下：，（2）通过三支决策粗糙集模型计算有缺陷模块的条件概率，，其中表示和待测软件模块在所有的度量特征上取值相同的对象集合，又称等价类，表示该等价类包含的元素个数并和决策阈值对比较大小关系进行分类判定，如果，则将软件模块预测为有缺陷模块；如果，则将软件模块预测为无缺陷模块；如果，则将软件模块划分到边界域中在第二阶段分类进行处理，其中：表示有缺陷模块类，为待测软件模块，为接受软件模块为有缺陷模块的最小阈值，为拒绝软件模块为有缺陷模块的最大阈值；第二阶段：针对边界域中的软件模块，提出了一种基于边界域的多分类器建模模型，通过集成学习机制对边界域软件模块做出有缺陷和无缺陷的确定性决策。