长春工业大学学报（自然科学版）
長春工業大學學報（自然科學版）
장춘공업대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CHANGCHUN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY（NATURAL SCIENCE EDITION）
2014年
1期
82-85
,共4页
软件质量%粗糙集%规则提取%模糊神经网络%BP算法
軟件質量%粗糙集%規則提取%模糊神經網絡%BP算法
연건질량%조조집%규칙제취%모호신경망락%BP산법
software quality%rough set%rule extraction%fuzzy neural network%BP algorithm
以面向对象的软件度量为研究对象，首先采用SOM 神经网络离散化度量元因子矩阵数据，接着对于得到的离散化的矩阵数据采用粗糙集理论的属性约简算法进行属性约简，然后根据约简得到规则构造模糊神经网络的网络结构，并采用BP算法对网络进行训练，最后通过仿真实验验证了该算法。
以麵嚮對象的軟件度量為研究對象，首先採用SOM 神經網絡離散化度量元因子矩陣數據，接著對于得到的離散化的矩陣數據採用粗糙集理論的屬性約簡算法進行屬性約簡，然後根據約簡得到規則構造模糊神經網絡的網絡結構，併採用BP算法對網絡進行訓練，最後通過倣真實驗驗證瞭該算法。
이면향대상적연건도량위연구대상，수선채용SOM 신경망락리산화도량원인자구진수거，접착대우득도적리산화적구진수거채용조조집이론적속성약간산법진행속성약간，연후근거약간득도규칙구조모호신경망락적망락결구，병채용BP산법대망락진행훈련，최후통과방진실험험증료해산법。
Taking the object oriented software as example ,we apply the SOM neural network to discretize data matrix and then minimize the data with rough set reduction algorithm .Based on the simplifying rules , We build the fuzzy neural network structure trained by BP algorithm . The experiments show that the algorithm is feasible .
