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国家自然科学基金(61073029)

作品数:3 被引量:2H指数:1
相关作者:赵东晓更多>>
相关机构:南京大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术兵器科学与技术理学更多>>

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篇感知
  • 1篇感知评价

机构

  • 1篇南京大学

作者

  • 1篇赵东晓

传媒

  • 1篇软件导刊

年份

  • 1篇2013
3 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
无监督缺陷模块序列预测模型:一个工作量感知评价
2013年
无监督的缺陷模块序列预测模型不需要历史缺陷信息,能够将模块按照包含缺陷的可能性从大到小排序。在得到这种潜在缺陷模块序列之后,人们可根据现有资源情况从该序列中选取排在前面的模块进行审查、测试。为探明这种缺陷模块序列预测模型的实用价值和影响因素,在代表性的无监督学习方法K-Means和X-Means的基础上,提出一种簇间/簇内排序方法,通过联合使用簇间排序和簇内排序得到潜在缺陷模块序列,然后采用工作量感知的评价指标对序列的预测性能进行评价。在多个开源系统上的实验结果表明,在特定的簇间/簇内排序方法下,这种预测模型显著高于随机猜测模型,因此具有实用价值。
赵东晓
共1页<1>
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