北华大学学报（自然科学版）
北華大學學報（自然科學版）
북화대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF BEIHUA UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2010年
3期
282-285
,共4页
支持向量机%人工神经网络%可维护性%面向对象
支持嚮量機%人工神經網絡%可維護性%麵嚮對象
지지향량궤%인공신경망락%가유호성%면향대상
以面向对象软件的度量准则作为预测因子,以维护期间所修改的代码函数作为可维护性,运用支持向量机回归原理,构造了面向对象软件可维护性预测模型.为了评价模型的性能,同时构造人工神经网络模型.在R软件环境下仿真,通过误差的可视分析和RMSE分析知,SVM模型预测面向对象软件可维护性具有较好的性能,效果明显优于ANN模型.
以麵嚮對象軟件的度量準則作為預測因子,以維護期間所脩改的代碼函數作為可維護性,運用支持嚮量機迴歸原理,構造瞭麵嚮對象軟件可維護性預測模型.為瞭評價模型的性能,同時構造人工神經網絡模型.在R軟件環境下倣真,通過誤差的可視分析和RMSE分析知,SVM模型預測麵嚮對象軟件可維護性具有較好的性能,效果明顯優于ANN模型.
이면향대상연건적도량준칙작위예측인자,이유호기간소수개적대마함수작위가유호성,운용지지향량궤회귀원리,구조료면향대상연건가유호성예측모형.위료평개모형적성능,동시구조인공신경망락모형.재R연건배경하방진,통과오차적가시분석화RMSE분석지,SVM모형예측면향대상연건가유호성구유교호적성능,효과명현우우ANN모형.
