【摘 要】
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为了解决多错误诊断时枚举数量过大的问题,提出一种基于动态聚类分析的方法.首先,按照是否具有相同的初始症状冲突集对失败用例进行聚类,并计算初始症状冲突集及其转换的可疑
【机 构】
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北京工业大学信息学部,可信计算北京市重点实验室,信息安全等级保护关键技术国家工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61501007)。
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为了解决多错误诊断时枚举数量过大的问题,提出一种基于动态聚类分析的方法.首先,按照是否具有相同的初始症状冲突集对失败用例进行聚类,并计算初始症状冲突集及其转换的可疑度;然后,按照可疑度的大小枚举可能发生错误的转换组合,在枚举过程中进行再次聚类;最后,用测试集验证错误可能,生成错误诊断集.实验结果表明,该方法可以有效减少错误枚举数量,提高诊断效率.
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