Software Fault Prediction Using Artificial Immune Systems

سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 462

متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

CEPS04_012

تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1396

چکیده مقاله:

Software fault prediction based on mining of code and design metrics has been considered by many researchers. Fault detection systems predict faults by using software metrics and data mining techniques. Various classifiers have already been used in this case; from mathematical to evolutionary algorithms. In this paper, we will present a new evolutionary approach for predicting software faults. This method uses negative and positive selection algorithms which are evolutionary algorithms inspired by natural immune systems to create some prototype for each class of defective and non-defective to determine whether an input data is defective or not Then we will test it on NASA software fault dataset, review the results and show its advantages to other methods

نویسندگان

Faeze Asdaghi

School of Computer Engineering Shahrood University of Technology Shahrood, Iran

Ali Soleimani

School of Computer Engineering Shahrood University of Technology Shahrood, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله 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 مقاله لینک شده اند :
  • A. Porter, R. Selby, "Empirically Guided Software Development Using Metric-Based ...
  • L.C Briand, W.L. Melo, J. Wu, "Assessing the Applicability of ...
  • Menzies T.; Greenwald J.; A. Frank, "Data Mining Static Code ...
  • A.A. Shahrjooi Haghighi, M. Abbasi Dezfuli, S.M. Fakhrahmad, "Applying Mining ...
  • C. Janeway, «How the Immune Systems Recognizes Invaders. Life, Death ...
  • N. Jerne, «Clonal Selection in a Lymphocyte Network. Cellular Selection ...
  • T. Kepler, A. Perelson, ،Somatic Hyper mutation in B cells: ...
  • D. Smith, S. Forrest, A. Perelson, «"Immunologi cal Memory is ...
  • S. Forrest, A. Perelson, L. Allen, R. Cherukuri, «Self-Nonself discrimination ...
  • L. N. De Castro, F. J. Von Zuben, «Learning and ...
  • A. Porter, R. Selby, "Evaluating Techniques for Generating Metric- Based ...
  • S. Lessmann, B. Baesens, C. Mues, S. Pietsch, "B enchmarking ...
  • M. Fagan, "Advances in software inspections, " IEEE Trans. On ...
  • B. Turhan, T. Menzies, A. Bener, J. Distefano, "On the ...
  • S. M. Fakhrahmad, M. H. Sadreddini, M. Zolghadri Jahromi, "AD ...
  • F. Shull, V. Basili, B. Boehm, A. Brown, P. Costa ...
  • C Catal, B Diri, "A systematic review of software fault ...
  • J. Dem_sar, "Statistical Comparisons of Classifiers over Multiple Datasets, " ...
  • نمایش کامل مراجع