Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.vku.udn.vn/handle/123456789/239
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorTrần, Duy Hùng-
dc.contributor.authorLê, Thị Mỹ Hạnh-
dc.date.accessioned2018-12-08T02:56:10Z-
dc.date.available2018-12-08T02:56:10Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.urihttp://thuvien.cit.udn.vn//handle/123456789/239-
dc.description.abstractDự đoán lỗi phần mềm là một hoạt động vô cùng quan trọng, giúp cho nhà phát triển phát hiện kịp thời những lỗi bị bỏ sót trong quá trình kiểm thử phần mềm, làm tăng chất lượng phần mềm, đồng thời giảm rủi ro khi phát triển sản phẩm. Ở nghiên cứu này, chúng tôi đánh giá việc áp dụng các thuật toán học có giám sát phổ biến hiện nay vào dự đoán lỗi các phần mềm Java. Chúng tôi tiến hành thử nghiệm với 07 thuật toán phổ biến trên tập dữ liệu tera-Promise, kết quả cho thấy, có hai thuật toán hiệu quả nhất là mạng neuron nhân tạo nhiều lớp (đối với bài toán dự đoán lỗi hướng đối tượng) và Naïve Bayes (đối với bài toán dự đoán lỗi hướng phương thức). Những kết quả này là bước đầu cho các nghiên cứu ứng dụng các phương pháp học máy mới vào bài toán dự đoán lỗi phần mềm Javavi_VN
dc.language.isovivi_VN
dc.subjectHọc có giám sátvi_VN
dc.subjectdự đoán lỗi phần mềmvi_VN
dc.subjectđộ đo phần mềmvi_VN
dc.subjectJavavi_VN
dc.titleĐánh giá hiệu quả của kỹ thuật học máy trong việc dự đoán lỗi cho phần mềm Javavi_VN
dc.typeArticlevi_VN
Appears in Collections:CITA 2017

Files in This Item:

 Sign in to read



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.