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戴翔; 毛宇光;
南京航空航天大学计算机科学与技术学院;
江苏南京210016;
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室;
江苏南京210093;
不平衡数据; SMOTE; K-Means; 投票; 集成学习;
机译:基于混合多目标布谷鸟搜索的欠采样软件缺陷预测方法
机译:基于SMOTE过度采样的软件缺陷预测的实证研究
机译:基于滤波器的特征子集选择和数据采样相结合进行软件缺陷预测的实证研究
机译:基于混合采样和随机森林的机器学习软件缺陷预测方法
机译:集成采样探头和气体分析仪的开发和运行,用于复杂超声速流动中的湍流混合研究。
机译:基于贝叶斯混合模型的基因组预测和QTL映射的混合期望最大化和MCMC采样算法
机译:使用朴实贝叶斯分类器的混合神经模糊系统进行软件缺陷预测的采样不平衡数据集
机译:基于观测,自适应采样和数值预测的环境评价和预测的最优资产分配。
机译:基于动作的过程中软件缺陷预测基于软件开发活动的软件缺陷预测技术
机译:软件缺陷预测装置,软件缺陷预测方法和软件缺陷预测程序
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