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J-GLOBAL ID：201802228951453010   整理番号：18A1316156

自己学習に基づくソフトウェア品質実時間警告モデル【JST・京大機械翻訳】

SOFTWARE QUALITY REAL-TIME EARLY WARNING MODEL BASED ON SELF-LEARNING

著者 (2件)： Liu Yuanxu (解放軍信息工程大学密碼工程学院 河南鄭州450000) ,  Han Peisheng (解放軍信息工程大学密碼工程学院 河南鄭州450000)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 35  号： 2  ページ： 36-43  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ソフトウェア品質の管理と制御はソフトウェア開発プロジェクトの管理において重要であるが,既存のソフトウェア品質分析モデルはソフトウェアの最終製品に対して評価される。主成分分析によりオリジナルデータセットの属性次元を低減し,次に,増分学習支援ベクトルマシンを用いてソフトウェア品質の早期警報を行い,最後にNASAのデータセットを用いて関連実験を行った。実際の状況と結合して、この方法は品質の早期警報に良い効果がある。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： プロジェクト ,  *品質 ,  米国航空宇宙局 ,  主成分分析 ,  *ソフトウェア ,  ソフトウェア開発 ,  *警報
準シソーラス用語： 学習支援 ,  最終製品 ,  実時間 ,  *ソフトウェア品質 ,  自己学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Software quality management ,  Support vector machine ,  Attribute reduction ,  Quality warning

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自己学習 ,  ソフトウェア品質 ,  実時間 ,  警告 ,  モデル