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J-GLOBAL ID：202002245883994588   整理番号：20A2589573

機械学習によるソフトウェア適応性の概要【JST・京大機械翻訳】

Survey of Machine Learning Enabled Software Self-adaptation

著者 (4件)： Zhang Mingyue (北京大学信息科学技術学院計算机科学与技術系,北京 100871;高可信軟件技術教育部重点実験室(北京大学),北京 100871) ,  Jin Zhi (高可信軟件技術教育部重点実験室(北京大学),北京 100871) ,  Zhao Haiyan (高可信軟件技術教育部重点実験室(北京大学),北京 100871) ,  Luo Yixing (高可信軟件技術教育部重点実験室(北京大学),北京 100871)
資料名： Ruanjian Xuebao  (Ruanjian Xuebao)
巻： 31  号： 8  ページ： 2404-2431  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2542A  ISSN： 1000-9825  CODEN： RUXUEW  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： ソフトウェアシステムの適応は,動的環境と不確実な要求に対処するための技術的計画を提供する。既存のソフトウェアシステムの適応性に関する研究において,ソフトウェアシステムの適応性を,回帰,分類,クラスタリング,意思決定などの問題に変換して,強化学習,ニューラルネットワーク/深さ学習,ベイズ意思決定理論,および確率グラフモデルを採用した。規則学習などの機械学習アルゴリズムは問題モデリングと解決を行い,ソフトウェアシステムの適応メカニズムを構築した。それを機械学習能力のソフトウェア適応性と呼ぶ。システム化の文献調査を通じて、この研究方向の最前線を総説した。最初に,基本概念を紹介し,次に,機械学習とソフトウェア適応の観点から,現在の作業を分類した。機械学習アルゴリズム,ソフトウェア外部相互作用,ソフトウェア内制御,適応プロセス,適応タスクと学習能力の対応関係を分析した。最後に,将来の研究を展望した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  意思決定 ,  *学習 ,  不確実性 ,  ニューラルネットワーク ,  クラスタ化 ,  適応性 ,  *ソフトウェア ,  *機械学習 ,  強化学習 ,  学習アルゴリズム ,  文献調査
準シソーラス用語： グラフモデル ,  学習能力 ,  動的環境 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  ソフトウェア ,  適応性 ,  概要