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多层感知器在提高软件可维护性上的应用
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2011-04-06
nana
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预测分析软件质量可看作是一个以源代码度量作为属性标签、模块性能作为类标签的分类问题。首次提出将多层感知器应用于软件质量预测，并使用对称不定性分析来提高其分类性能。多层感知器是一种利用误差反向传播方法分类实例的分类器，而对称不定性可降低算法复杂度并获得更好的分类效果。与其他传统方法相比，基于对称不定性分析的多层感知器的分类效果无论是准确度还是稳定性都是最好的，它能获得对软件质量的最高预测精度，从而有效地提高软件可维护性。
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