基于机器学习的跨项目软件缺陷预测方法研究  

作　　者：杨洁 陈浩 

机构地区：[1]广西科技师范学院人工智能学院,广西 来宾 546199 [2]广西科技师范学院数学与计算机工程学院软件工程221班,广西 来宾 546199

出　　处：《中文科技期刊数据库(文摘版)工程技术》2025年第3期212-215,共4页

基　　金：基于机器学习的跨项目软件缺陷预测方法研究,编号为GXKS2023DXS012。

摘　　要：在软件开发领域,软件缺陷的尽早发现与修复对于保障软件质量、降低开发成本至关重要。传统的软件缺陷预测方法多基于单个项目数据,局限性显著。本文聚焦基于机器学习的跨项目软件缺陷预测方法,深入剖析其原理、模型构建、关键技术,通过实验验证方法有效性,并探讨面临挑战与应对策略,旨在为软件开发行业提供高效、通用的缺陷预测方案,提升软件整体质量与开发效率。

关 键 词：机器学习 跨项目 软件缺陷预测 软件质量 

分 类 号：TF341[冶金工程—冶金机械及自动化]