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《西北农林科技大学》 2015年
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基于PU学习的软件故障检测方法研究

张荷  
【摘要】:生活中手机端和计算机端的各种软件极大地方便了人们的生活,如办公软件、播放器、游戏、社交网络等。人们对软件的依赖性越高,对软件的可靠性也就要求越高。软件出现故障可能会造成信息丢失、系统崩溃等巨大损失,软件开发人员要尽量早的避免软件出现差错,所以对软件故障进行检测十分必要。同时考虑到软件故障数据较难收集,并且专家标注样本耗费精力容易出错,本文提出一种基于正例和未标注学习(Positive and Unlabeled Learning,PU Learning)的软件故障检测技术。该技术采用多分类器集成学习思想,仅用正例和未标注样本学习软件故障检测分类器,将软件样本分类为有故障或无故障。本研究主要提出了以下两种集成学习方法:(1)多分类器静态集成方法SB_POSC4.5。该算法首先采用SMOTE算法对数据集进行平衡化处理。然后基于多分类器静态集成Bagging思想,对原始数据集进行多次有放回可重复抽样从而构造出多个不同的数据集。第三将POSC4.5算法作为Bagging的基分类器,采用这些数据集可学习出多个分类器构成一个集合。SB_POSC4.5算法的最终输出将由每个基分类器多数投票决定。(2)多分类器动态集成方法DCS_LPD。该算法在构造出分类器集合后,会根据待测样本的特点,为集合中的每个基分类器动态地分配权重。分配权重的方法是计算每个基分类器的“局部故障检测率”,检测率越高则分配权重越大。权重最高的基分类器将成为DCS_LPD算法的最终输出。实验部分将对这两种方法进行对比分析。数据集采用美国航天局MDP数据库中的12个数据集。在这些数据集上做出多组对比实验并得到一系列实验结果。对实验结果所得到的图表数据进行分析后得出以下结论:SB_POSC4.5算法比C4.5算法软件故障检测率低0.068,具有相近的软件故障检测率;静态集成学习方法SB_POSC4.5的软件故障检测率达89.1%,比单分类器方法的故障检测率高12.1%;动态集成方法的F1值为86.3%,比静态集成方法高20.6%。
【学位授予单位】:西北农林科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP311.53

【引证文献】
中国重要会议论文全文数据库 前1条
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