乔辉

作品数：5被引量：36H指数：3
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供职机构：解放军信息工程大学更多>>
发文主题：软件缺陷预测LVQ神经网络自适应遗传算法软件可靠性预测SVM更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机应用研究》《计算机应用》《计算机科学》更多>>
所获基金：国家高技术研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金教育部留学回国人员科研启动基金武器装备预研基金更多>>
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基于二叉树搜索空间缩减的测试数据生成被引量：3
《计算机应用研究》2014年第1期188-191,共4页邵楠 周雁舟 惠文涛 乔辉 
武器装备预研重点基金资助项目(9140A15060311JB5201)
为了减小适应度函数计算量,提高测试数据自动生成效率,提出一种基于二叉树表示的搜索空间数据缩减方法。利用二叉树编码,记录全空间中的覆盖路径和路径长度;将目标路径和测试路径长度进行对比,去除路径长度相差较大的路径;利用遗传算法...
关键词：软件测试 二叉树 测试数据 路径覆盖 空间缩减 
基于LASSO-LARS的软件复杂性度量属性特征选择研究被引量：5
《计算机科学》2013年第11期169-173,共5页周雁舟 乔辉 吴晓萍 邵楠 惠文涛 
国家863项目计划(2008AA01Z404)资助
针对软件可靠性早期预测中软件复杂性度量属性维数灾难问题,提出了一种基于最小绝对值压缩与选择方法(The Least Absolute Shrinkage and Select Operator,LASSO)和最小角回归(Least Angle Regression,LARS)算法的软件复杂性度量属性特...
关键词：软件可靠性早期预测 特征选择 LASSO回归方法 LARS算法 LVQ神经网络 
基于LASSO-SVM的软件缺陷预测模型研究被引量：16
《计算机应用研究》2013年第9期2748-2751,2754,共5页吴晓萍 赵学靖 乔辉 刘东梅 王志 
国家教育部留学回国人员科研启动基金资助项目(第44批);兰州大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(lzujbky-2012-15;lzujbky-2013-178)
针对当前大多数软件缺陷预测模型预测准确率较差的问题,提出了结合最小绝对值压缩和选择方法与支持向量机算法的软件缺陷预测模型。首先利用最小绝对值压缩与选择方法的特征选择能力降低了原始数据集的维度,去除了与软件缺陷预测不相关...
关键词：软件缺陷预测 最小绝对值压缩与选择方法 特征选择 支持向量机 交叉验证 
基于AGA-LVQ神经网络的软件可靠性预测模型研究被引量：12
《计算机科学》2013年第1期179-182,共4页乔辉 周雁舟 邵楠 高杨 粟登银 
针对当前大多数软件可靠性预测模型预测准确率不高等问题,利用LVQ神经网络的非线性运算能力和自适应遗传算法(AGA)的参数寻优能力,提出了一种基于AGA-LVQ的软件可靠性预测模型。首先对待预测的数据用主成分分析(PCA)等方法进行预处理以...
关键词：软件可靠性预测 模式识别 LVQ神经网络 自适应遗传算法 主成分分析 
基于学习向量量化神经网络的软件可靠性预测被引量：2
《计算机应用》2012年第5期1436-1438,1442,共4页乔辉 周雁舟 邵楠 
国家863计划项目(2008AA01Z404)
针对传统的软件可靠性预测模型在实际应用中存在预测泛化性能不佳等问题,提出一种基于学习向量量化(LVQ)神经网络的软件可靠性预测模型。首先分析了LVQ神经网络的结构特点以及它与软件可靠性预测的联系,然后运用该网络来进行软件可靠性...
关键词：软件可靠性预测 泛化性能 软件度量 学习向量量化 神经网络 映射网络 MATLAB仿真 
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