马振宇,张 威,*,王晓岭,高 飞,刘福胜

(1.装甲兵工程学院，北京 100072； 2.中国人民解放军91431部队，湛江 524002；3.中国人民解放军9596部队，武汉 430300)

0 引 言

近几年，随着科技的不断发展，软件在各个领域都得到广泛的应用，软件已然对国家经济走向以及国民生活品质的高低起到至关重要的影响作用。为了能最大限度的利用好软件，我们就需要在软件开发的第一步把好关，尽可能多的预测出缺陷，降低日后软件在使用过程中所需花费更大的代价。诸如软件的再次开发、维护成本甚至直接造成软件的失效，因此软件缺陷预测技术[1-3]越来越受到人们的瞩目。

为了寻找到一种高效地预测方法，可以更早地、更准地、更快地发现软件潜在的缺陷，那么就可以通过高效地预测技术节省更多的资源。本文借鉴遗传思想，将遗传算法中变异的思想融入到粒子群算法中，通过变异算子使得种群里的粒子更新得到更好地速度和位置；然后将该方法与朴素贝叶斯算法相结合，得到最优的分离点以及最低的错误率；最后建立软件缺陷预测模型，提高软件预测能力[4]。

1 相关工作

1.1 朴素贝叶斯

贝叶斯定理在250多年前就被发明，在当今领域内有着无法撼动的位置。贝叶斯分类是一系列该分类算法的统称，这些算法都是根据贝叶斯定理演变而来，所以都叫做贝叶斯分类。在该分类算法的领域里，朴素贝叶斯算法(Naive Bayesian)[5]是其中应用最为广泛的算法之一，本文将其做以重点介绍。

借鉴概率和数理统计的思想将NB分类。……