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本文首先论述了Visual C++和Matlab混合编程的重要性和优点,介绍了在Visual C++中利用Matlab引擎调用Matlab函数的方法.和在Matlab中调用Visual C++代码的方法,并以具体实例详细说明了如何实现Visual C++与Madab混合编程,为软件开发提供了强有力的技术支持。 相似文献
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利用当前方法预测软件模块风险时没有对软件模块数据进行预处理,导致预测软件模块风险预测精度较低,效果不佳.为解决上述问题,提出基于非线性集成深度学习的软件模块风险预测方法.利用主成分分析法对软件模块数据进行预处理,在不损失有用信息的前提下可降低数据维度.将处理过的样本训练集进行初始化处理,并更新相应的权重向量,利用向量融合弱分类器构成非线性集成深度学习分类器,通过此分类器得出软件模块中是否包含风险,进而实现软件模块风险预测.实验结果表明,所提方法的预测软件模块风险预测精度较高,有效提升了风险预测效果. 相似文献
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