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吴方君;
江西财经大学 信息管理学院 南昌 330013 2.江西财经大学 数据与知识工程江西省高校重点实验室 南昌 330013;
经验软件工程; 软件缺陷预测 ; 实证研究;
机译:Omni-Ensemble学习(OEL):利用过度袋,静态和动态的集合选择方法,用于软件缺陷预测
机译:基于静态分析数据的低复杂度模型软件缺陷预测
机译:静态分析和代码复杂性度量作为软件缺陷的早期指标
机译:挖掘静态代码度量标准,以可靠地预测软件缺陷的准确性
机译:未标记数据集上的软件缺陷预测
机译:医疗保健大数据的软件缺陷预测:机器学习技术的实证评价
机译:挖掘静态代码指标,以可靠地预测软件缺陷倾向
机译:大规模制氢静态给水电解的研究进展。总结报告
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
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
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