An AIS Based Feature Selection Method For Software Fault Prediction
Publish place: 12th Iranian Conference on Intelligent Systems
Publish Year: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 841
This Paper With 5 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICS12_264
تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1393
Abstract:
Software fault prediction plays a vital role in software quality assurance. Identifying the faulty modules helps to well concentrate on those modules and helps improve the quality ofthe software. With increasing complexity of software nowadays feature selection is important to remove the redundant,irrelevant and erroneous data from the dataset. In general, feature selection is done mainly based on filter and wrapper. In this paper, an AIS based feature selection method is proposed tomake a better prediction in comparison with the traditional ones. NASA’s public dataset KC1 available at promise softwareengineering repository is used. Results show that the selected subset of features increases the accuracy of classifier from 82.44% to 83.72% which is better than other methods results
Keywords:
Authors
a Soleimani
School of Electrical & Robotic Eng., Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
f Asdaghi
School of Computer Eng. & IT, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :