HYBRYDOWY, BINARNY ALGORYTM WOA OPARTY NA TRANSMITANCJI STOŻKOWEJ DO PROGNOZOWANIA DEFEKTÓW OPROGRAMOWANIA

Reliability is one of the key factors used to gauge software quality. Software defect prediction (SDP) is one of the most important factors which affects measuring software's reliability. Additionally, the high dimensionality of the features has a direct effect on the accuracy of SDP models. The objective of this paper is to propose a hybrid binary whale optimization algorithm (BWOA) based on taper-shape transfer functions for solving feature selection problems and dimension reduction with a KNN classifier as a new software defect prediction method. In this paper, the values of a real vector that represents the individual encoding have been converted to binary vector by using the four types of Taper-shaped transfer functions to enhance the performance of BWOA to reduce the dimension of the search space. The performance of the suggested method (T-BWOA-KNN) was evaluated using eleven standard software defect prediction datasets from the PROMISE and NASA repositories depending on the K-Nearest Neighbor (KNN) classifier. Seven evaluation metrics have been used to assess the effectiveness of the suggested method. The experimental results have shown that the performance of T-BWOA-KNN produced promising results compared to other methods including ten methods from the literature, four types of T-BWOA with the KNN classifier. In addition, the obtained results are compared and analyzed with other methods from the literature in terms of the average number of selected features (SF) and accuracy rate (ACC) using the Kendall W test. In this paper, a new hybrid software defect prediction method called T-BWOA-KNN has been proposed which is concerned with the feature selection problem. The experimental results have proved that T-BWOA-KNN produced promising performance compared with other methods for most datasets.Niezawodność jest jednym z kluczowych czynników stosowanych do oceny jakości oprogramowania. Przewidywanie defektów oprogramowania SDP (ang. Software Defect Prediction) jest jednym z najważniejszych czynników wpływających na pomiar niezawodności oprogramowania. Dodatkowo, wysoka wymiarowość cech ma bezpośredni wpływ na dokładność modeli SDP. Celem artykułu jest zaproponowanie hybrydowego algorytmu optymalizacji BWOA (ang. Binary Whale Optimization Algorithm) w oparciu o transmitancję stożkową do rozwiązywania problemów selekcji cech i redukcji wymiarów za pomocą klasyfikatora KNN jako nowej metody przewidywania defektów oprogramowania. W artykule, wartości wektora rzeczywistego, reprezentującego indywidualne kodowanie zostały przekonwertowane na wektor binarny przy użyciu czterech typów funkcji transferu w kształcie stożka w celu zwiększenia wydajności BWOA i zmniejszenia wymiaru przestrzeni poszukiwań. Wydajność sugerowanej metody (T-BWOA-KNN) oceniano przy użyciu jedenastu standardowych zestawów danych do przewidywania defektów oprogramowania z repozytoriów PROMISE i NASA w zależności od klasyfikatora KNN. Do oceny skuteczności sugerowanej metody wykorzystano siedem wskaźników ewaluacyjnych. Wyniki eksperymentów wykazały, że działanie rozwiązania T-BWOA-KNN pozwoliło uzyskać obiecujące wyniki w porównaniu z innymi metodami, w tym dziesięcioma metodami na podstawie literatury, czterema typami T-BWOA z klasyfikatorem KNN. Dodatkowo, otrzymane wyniki zostały porównane i przeanalizowane innymi metodami z literatury pod kątem średniej liczby wybranych cech (SF) i współczynnika dokładności (ACC), z wykorzystaniem testu W. Kendalla. W pracy, zaproponowano nową hybrydową metodę przewidywania defektów oprogramowania, nazwaną T-BWOA-KNN, która dotyczy problemu wyboru cech. Wyniki eksperymentów wykazały, że w przypadku większości zbiorów danych T-BWOA-KNN uzyskała obiecującą wydajność w porównaniu z innymi metodami

Utilizing hybrid functional fuzzy wavelet neural networks with a teaching learning-based optimization algorithm for medical disease diagnosis

Accurate medical disease diagnosis is considered to be an important classification problem. The main goal of the classification process is to determine the class to which a certain pattern belongs. In this article, a new classification technique based on a combination of The Teaching Learning-Based Optimization (TLBO) algorithm and Fuzzy Wavelet Neural Network (FWNN) with Functional Link Neural Network (FLNN) is proposed. In addition, the TLBO algorithm is utilized for training the new hybrid Functional Fuzzy Wavelet Neural Network (FFWNN) and optimizing the learning parameters, which are weights, dilation and translation. To evaluate the performance of the proposed method, five standard medical datasets were used: Breast Cancer, Heart Disease, Hepatitis, Pima-Indian diabetes and Appendicitis. The efficiency of the proposed method is evaluated using 5-fold cross-validation and 10-fold cross-validation in terms of mean square error (MSE), classification accuracy, running time, sensitivity, specificity and kappa. The experimental results show that the efficiency of the proposed method for the medical classification problems is 98.309%, 91.1%, 91.39%, 88.67% and 93.51% for the Breast Cancer, Heart Disease, Hepatitis, Pima-Indian diabetes and Appendicitis datasets, respectively, in terms of accuracy after 30 runs for each dataset with low computational complexity. In addition, it has been observed that the proposed method has efficient performance compared with the performance of other methods found in the related previous studies