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基于神经网络的软件缺陷预测方法研究的中期报告
中期报告
一、研究背景
近年来，由于软件在现代社会的广泛应用，软件的质量和稳定性要求越来越高，因此软件缺陷预测成为一个重要的研究领域。传统的软件缺陷预测方法主要基于统计技术和机器学习技术。随着深度学习技术的发展，基于神经网络的软件缺陷预测方法逐渐成为研究热点。
二、研究目的
本研究旨在探讨基于神经网络的软件缺陷预测方法，具体目标如下：
1.通过对已有的软件缺陷数据进行分析，建立基于神经网络的软件缺陷预测模型；
2.探讨如何选择合适的神经网络结构和优化算法，提高预测模型的准确度和效率；
3.通过实验验证，评估基于神经网络的软件缺陷预测方法的性能。
三、研究内容和进展
1.已完成对传统软件缺陷预测方法的研究和分析，包括统计方法和机器学习方法，并对神经网络的基本概念和应用进行了学习和研究。
2.对现有的软件缺陷数据进行收集和整理，并对数据进行特征工程处理，以适合神经网络的输入格式。
3.基于Tensorflow框架，建立了基于多层感知器（MLP）和卷积神经网络（CNN）两种结构的软件缺陷预测模型，并使用反向传播算法进行训练和优化。
4.在实验方面，使用10折交叉验证和ROC曲线分别对两种模型的性能进行了评估，初步实验结果表明，基于CNN的模型具有更高的预测准确度。
四、下一步工作
1.针对现有模型的不足，进一步优化神经网络结构和训练算法，提高预测模型的准确度和效率。
2.增加更多的软件缺陷数据，扩大实验规模，并与其他方法进行比较，验证基于神经网络的方法的优越性。
3.探索其他神经网络结构和算法，如循环神经网络（RNN）和支持向量机（SVM）等，进一步完善基于神经网络的软件缺陷预测方法。