王星

作品数:1被引量:3H指数:1
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供职机构:湖北大学计算机与信息工程学院更多>>
发文主题:训练数据数据选择更多>>
发文领域:自动化与计算机技术更多>>
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所获基金:武汉市青年科技晨光计划国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
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跨项目缺陷预测中训练数据选择方法被引量:3
《计算机应用》2016年第11期3165-3169,3187,共6页王星 何鹏 陈丹 曾诚 
国家973计划项目(2014CB340401);国家自然科学基金资助项目(61273216;61272111;61202048;61202032);湖北省知识创新专项项目(2016CFB309);武汉市青年科技晨光计划项目(2014070404010232)~~
跨项目缺陷预测(CPDP)利用来自其他项目的缺陷数据预测目标项目的缺陷情况,为解决以往缺陷预测方法面临的训练数据受限问题提供了一个新的视角。训练数据的质量将直接影响跨项目缺陷预测模型的性能,因此,需尽可能选择与目标项目更相似...
关键词:软件质量保证 缺陷预测 跨项目缺陷预测 相似性度量 数据选择 
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