应用于软件缺陷预测模型的量子粒子群优化BP算法

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2019, Vol. 33 ›› Issue (6): 184-189.

应用于软件缺陷预测模型的量子粒子群优化BP算法

洪晓彬¹，姜利群²，赵　鹏³

1.广州工商学院计算机科学与工程系；2.中国矿业大学计算机学院；3.太原师范学院计算机科学与技术系

出版日期:2019-07-22 发布日期:2019-07-22
作者简介:洪晓彬，男，硕士，讲师，主要从事软件工程技术研究。

Online:2019-07-22 Published:2019-07-22

摘要/Abstract

摘要： 为了降低软件测试的成本并改善软件缺陷预测的能力，提出将量子粒子群算法和BP神经网络相结合，以提高软件缺陷预测模型的准确性和适用性。该算法以3层BP神经网络结构为基础，运用量子粒子群优化算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化，从而在一定程度上克服了传统BP神经网络算法在收敛性能上的不足。仿真模拟实验结果表明：相比传统BP神经网络和粒子群优化BP神经网络，提出算法能够更有效地提高BP神经网络的收敛速度，防止陷入局部极小，提升软件缺陷预测的准确率、效率。

关键词: 量子粒子群, BP神经网络, 软件缺陷, 预测模型, 准确率, 收敛性能

中图分类号:

TP311

. 应用于软件缺陷预测模型的量子粒子群优化BP算法[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2019, 33(6): 184-189.

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