广义回归神经网络在软件质量预测中的应用

• 作者: 宋雨 许正伟 马慧敏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 软件质量预测 广义回归神经网络 软件度量 缺陷数
• 年，卷（期）: 2004,（29）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 217-219
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 2461字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.29.067

摘要

软件质量预测技术是软件质量评价体系中的关键技术,它能够对用户所关心的软件质量特性进行评价.广义回归神经网络在逼近能力、分类能力和学习速度方面具有较强优势.采用基于软件度量的广义回归神经网络构造质量预测模型能够从历史数据中寻找软件度量之间的相关关系.对软件缺陷数进行预测的实验说明了模型的有效性、精确性,实验结果令人满意.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋雨	华北电力大学计算机科学与技术学院	91	893	17.0	24.0
2	许正伟	华北电力大学计算机科学与技术学院	5	48	4.0	5.0
3	马慧敏	华北电力大学计算机科学与技术学院	5	48	4.0	5.0