【摘 要】
：
研究了在区分故障严重程度下的软件模块故障倾向预测方法,将故障分为高严重程度和低严重程度两种类型,用统计分析和机器学习方法分析静态代码度量与故障倾向之间的关系。以公开和私有两种类型的失效数据集作为实验数据,分析发现,故障的严重程度影响预测性能,预测不同严重程度的故障需要选择不同的度量和分类模型,预测低严重程度故障的性能好于预测高严重程度故障的性能。
【机 构】
：
海军工程大学计算机工程系,武汉市解放大道717号,430033
论文部分内容阅读
研究了在区分故障严重程度下的软件模块故障倾向预测方法,将故障分为高严重程度和低严重程度两种类型,用统计分析和机器学习方法分析静态代码度量与故障倾向之间的关系。以公开和私有两种类型的失效数据集作为实验数据,分析发现,故障的严重程度影响预测性能,预测不同严重程度的故障需要选择不同的度量和分类模型,预测低严重程度故障的性能好于预测高严重程度故障的性能。
其他文献
随着移动计算技术和移动通信技术的飞速发展,以手机为载体的移动教育(MP-Learning)将会成为未来远程教育发展的重要方向,而高品质的学习内容将是保障MP-Learning学习效果和质
编辑同志:春节期间,梅兰芳先生要到我们海淀等北京郊区为农民演出,而且为了适应我们的购买力,把票价降低为六角至三角,我们太高兴了.梅先生是著名的京剧演员,年
Editing Co
针对Hilbert-Huang变换(HHT)中原经验模态分解法在信号存在中断时出现模态混叠问题,研究了利用噪声辅助的分解方法——总体平均经验模态分解法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的分解过程及其噪声控制。将此改进的分解方法结合随机减量技术获取振动信号的自由衰减响应,为进一步的Hilbert变换识别模态参数提供有效数据。将该方法结合武汉白沙洲
目的：探讨人参皂苷Rg1对体外培养SH-SY5Y细胞Aβ损伤的保护作用。 方法：采用细胞培养法,以神经母细胞瘤SH-SY5Y细胞系为材料,制备Aβ损伤的离体细胞损伤模型。采用细胞形态
提出了利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)构造海底趋势面,利用该趋势面对海洋测深异常值进行剔除的方法,并与趋势面滤波进行了分析和比较,用定理证明趋势面滤波只是LS-SVM取特定参数时的解。实测算例表明,通过调整LS-SVM的参数,使其构造的趋势面更合理,从而有效地剔除测深异常值。
关于癫痫的治疗问题医学界已研究多年,但是经典的抗癫痫药只能缓解部分病人的发作,且需长期用药,可产生多种毒副作用。中医对癫痫的治疗积累了丰富的临床经验,近年来又有新的
近年来,由于世界性经济环境的快速变迁,以及信息科技带动网际网络的蓬勃发展,企业的竞争策略,也从过去的大量生产追求规模经济,转为降低成本、提升品质、增加弹性的大量客制
采用免疫荧光技术对Duchenne型肌营养不良症(DMD)，Becker型肌营养不良症(BMD),面肩肱型肌营养不良症(FSHD)以及神经性肌萎缩患者骨骼肌细胞膜的dyst roph in蛋白进行检测,为临
系统研究了利用X射线脉冲星观测量进行动力学定轨的全过程,给出了观测数据仿真的基本流程,并利用仿真数据对各项因素对定轨精度的影响进行了量化分析。
本院2000年1月～2004年12月收治了26例50岁以上老年结脑病人,现对发病时间到上抗痨时间超过2周的12例病人误诊原因进行回顾性分析,现作一报道。