检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]广西大学计算机与电子信息学院,南宁530004
出 处:《计算机工程与应用》2007年第18期106-110,共5页Computer Engineering and Applications
基 金:广西科学基金(No.桂科自0339008)。
摘 要:采用学习矢量量化神经网络对软件质量进行预测,提出基于学习矢量量化神经网络的软件模块风险性预测模型,与BP神经网络预测模型相比,实验结果表明提出的模型获得更精确的预测效果。This paper applies the learning vector quantization network to predict the software quality,and proposes a model of predicting the software module risk based on the learning vector quantization network.The experimental results show that this model can achieve the more precise prediction result than the neural network prediction model of back propagation.
关 键 词:软件质量 软件模块风险性 预测模型 学习矢量量化神经网络
分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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