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Moth Flame Optimization Based FCNN for Prediction of Bugs in Software

Intelligent Automation & Soft Computing 2023年第5期36卷 1241-1256页

作者： C.Anjali Julia Punitha Malar Dhas J.Amar Pratap Singh Department of CSE Noorul Islam Center for Higher Studies629180Tamil NaduIndia

The software engineering technique makes it possible to create high-quality *** of the most signiﬁcant qualities of good software is that it is devoid of *** of the most time-consuming and costly software proce-dures isﬁnding andﬁxing *** it is impossible to eradicate all bugs,it is feasible to reduce the number of bugs and their negative *** broaden the scope of bug prediction techniques and increase software quality,numerous causes of software problems must be identiﬁed,and successful bug prediction models must be *** study employs a hybrid of faster convolution neural network and the Moth Flame Optimization(MFO)algorithm to forecast the number of bugs in software based on the program data itself,such as the line quantity in codes,methods characteristics,and other essential software ***,the MFO method is used to train the neural network to identify optimal *** proposed MFO-FCNN technique is compared with existing methods such as AdaBoost(AB),Random Forest(RF),K-Nearest Neighbour(KNN),K-Means Clustering(KMC),Support Vector Machine(SVM)and Bagging Clas-siﬁer(BC)are examples of machine learning(ML)*** assessment method revealed that machine learning techniques may be employed successfully and through a high level of *** obtained data revealed that the proposed strategy outperforms the traditional approach.

关键词： faster convolution neural network Moth Flame Optimization(MFO) Support Vector Machine(SVM) AdaBoost(AB) software bug prediction

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