吉林大学学报(信息科学版) ›› 2015, Vol. 33 ›› Issue (3): 292-297.

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系统结构缺陷分层预测方法

胡长虹1, 王鹤琪1, 韩啸2   

  1. 1. 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所, 长春 130033; 2. 吉林大学 学报编辑部, 长春 130012
  • 收稿日期:2014-12-19 出版日期:2015-05-23 发布日期:2015-07-25
  • 作者简介:胡长虹(1982—), 男, 吉林蛟河人, 长春光学精密机械与物理研究所助理研究员, 博士, 主要从事计算机缺陷预测、大数据挖掘研究, (Tel)86-431-86708135(E-mail)changhonghu@rocketmail.com; 通讯作者: 韩啸(1982—), 男, 长春人, 吉林大学博士研究生, 编辑, 主要从事数据挖掘和网络协同等研究, (Tel)86-13331649944(E-mail)hanxiao@jlu.edu.cn。
  • 基金资助:

    吉林省自然科学基金资助项目(20150520059JH)

System Architecture Defect Hierarchical Prediction

HU Changhong1, WANG Heqi1, HAN Xiao2   

  1. 1. Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130033, China;2. Editorial Department of Journal, Jilin University, Changchun 130012, China
  • Received:2014-12-19 Online:2015-05-23 Published:2015-07-25

摘要:

为解决缺陷预测中的缺陷分类问题, 提出了分层式缺陷预测模型。通过对缺陷特征的分析建立了缺陷特征预测方法, 使具有相似特征的缺陷形成相似特征缺陷簇。给出了相似特征缺陷簇间关联关系预测方法, 构建了缺陷关联关系预测模型, 使具有强关联关系的相似特征缺陷簇再次成簇, 从而达到缺陷预测的目的。实验结果表明, 在缺陷成簇密度、 成簇数量及成簇客观性方面, 该系统结构缺陷分层预测方法好于K-means算法。

关键词: 系统结构, 缺陷预测, 分层

Abstract:

To classify the defects, a defect hierarchical prediction model is proposed. From analyzing the defects attributes, a defect attribute prediction method is built. By using this method we can make the similar attributes defects together. From the analysis of the relationships among the similar attributes defect clusters, the defect relationship prediction theory is proposed, which can group the defects with strong relationships. The results indicate that the system architecture defect hierarchical prediction is better than k-means especially on the cluster density, numbers and objectivity.

Key words: system architecture, defect prediction, hierarchy

中图分类号: 

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