国家自然科学基金(90718024)

作品数：4被引量：17H指数：3
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基于Boosting的集成k-NN软件缺陷预测方法被引量：7
《模式识别与人工智能》2012年第5期792-802,共11页何亮 宋擒豹 沈钧毅 
国家自然科学基金资助项目(No.90718024)
软件缺陷预测是改善软件开发质量,提高测试效率的重要途径.文中提出一种基于软件度量元的集成k-NN软件缺陷预测方法.首先,该方法在不同的Bootstrap抽样数据集上迭代训练生成一个基本k-NN预测器集合.然后,这些基本预测器分别对软件模块...
关键词：软件缺陷预测 k-近邻(k-NN) 软件度量元 集成学习 
Web服务动态组合中QoS计算方法研究被引量：2
《计算机工程》2011年第12期41-43,共3页张琦 侯红 
国家"863"计划基金资助项目(2007AA010305);国家自然科学基金资助重点项目(90718024);中国博士后基金资助项目(20080441174)
通过在Web服务动态组合中引入形式化的服务质量(QoS)描述、服务提供商因子、服务消费者因子,提出基于层次分析法的QoS计算方法。该方法根据服务消费者期望值选择QoS因子,利用QoS权重值计算Web服务的质量,在此基础上给出一个基于QoS计算...
关键词：服务质量 服务组合 层次分析法 QoS形式化描述 服务提供商因子 服务消费者因子 
基于Bagging的组合k-NN预测模型与方法被引量：4
《控制与决策》2010年第1期48-52,共5页何亮 宋擒豹 海振 沈钧毅 
国家自然科学基金重大研究计划项目(90718024);国家863计划项目(2006AA01Z183)
k-近邻方法基于单一k值预测,无法兼顾不同实例可能存在的特征差异,总体预测精度难以保证.针对该问题,提出了一种基于Bagging的组合k-NN预测模型,并在此基础上实现了具有属性选择的Bgk-NN预测方法.该方法通过训练建立个性化预测模型集合...
关键词：近邻预测 BAGGING 组合方法 
一种新的组合k-近邻预测方法被引量：4
《西安交通大学学报》2009年第4期5-9,共5页何亮 宋擒豹 沈钧毅 海振 
国家自然科学基金重大研究规划资助项目(90718024);国家高技术研究发展计划资助项目(2006AA01Z183)
针对传统是一近邻（k-NN）算法基于单一k值预测难以兼顾不同样本的个性，从而导致总体预测精度不够理想的问题，提出了一种组合Bk-NN预测方法．首先通过Boosting理论建立了个性化预测模型集，然后分别采用每个模型对样本进行独立预测，...
关键词：近邻算法 预测模型 Boosting理论 组合方法 
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