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刘东梅

作品数：1 被引量：16H指数：1
供职机构：兰州大学更多>>
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇软件缺陷预测
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇SVM

机构

  • 1篇兰州大学
  • 1篇中国人民解放...

作者

  • 1篇王志
  • 1篇赵学靖
  • 1篇乔辉
  • 1篇吴晓萍
  • 1篇刘东梅

传媒

  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 1篇2013
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于LASSO-SVM的软件缺陷预测模型研究被引量：16
2013年
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的数据集;然后利用交叉验证算法的参数寻优能力找到支持向量机的最优相关参数;最后运用支持向量机的非线性运算能力完成了软件缺陷预测。仿真实验结果表明,所提出的缺陷预测模型与传统的缺陷预测模型相比具有较高的预测准确率,且预测速度更快。
吴晓萍赵学靖乔辉刘东梅王志
关键词：软件缺陷预测支持向量机
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共1页<1>
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