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针对软件缺陷预测时缺陷数据集中存在的类别分布不平衡问题,结合上采样算法SMOTE与Edited Nearest Neighbor (ENN)数据清洗策略,提出了一种基于启发式BP神经网络算法的软件缺陷预测模型。模型中采用上采样算法SMOTE增加少数类样本以改善项目中的数据不平衡状况,并针对采样后数据噪声问题进行ENN数据清洗,结合基于启发式学习的模拟退火算法改进四层BP神经网络后建立分类预测模型,在AEEEM数据库上使用交叉验证对提出的方案进行性能评估,结果表明所提出的算法能够有效提高模型在预测类不平衡数据时的分类准确度。 相似文献
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一、 装备试验鉴定的国内外现状
1. 美军装备试验鉴定现状目前,美军武器装备试验鉴定工作按其性质和任务主要划分为研制试验鉴定和作战试验鉴定,其中研制试验鉴定主要评定装备的技术性能,作战试验鉴定主要评定装备的作战效能和作战适用性.
2. 中国军队装备试验鉴定现状中国军队传统的武器装备定型采用先设计定型,后生产定型的方式,... 相似文献
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