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摘要:
对软件构件进行分类有助于人们开发高质量的软件.Naive-Bayes网在分类中已经得到成功的应用.但是Naive-Baves网有一个基本假设:各特征节点要求条件独立.不幸的事,这在现实世界中很难成立.论文利用主成分分析的方法降低了各特征节点的相关性,扩展了Naive-Bayes网的应用范围,并将其用于对软件构件进行分类.实例分析表明新的Bayes分类网预测精度高于一般的Naive-Bayes网.
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文献信息
篇名 基于Bayes网的软件构件分类
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 软件构件 Naive-Bayes网 分类器
年,卷(期) 2005,(33) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 17-19
页数 3页 分类号 TP391
字数 2917字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.33.006
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 白成刚 北京航空航天大学自动控制系 17 274 7.0 16.0
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研究主题发展历程
节点文献
软件构件
Naive-Bayes网
分类器
研究起点
研究来源
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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39068
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