机译:基于内核PCA和加权极限学习机的软件缺陷预测
Key Laboratory of Network Assessment Technology, Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences;
School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology;
College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University;
School of Computer Science, Wuhan University;
Department of Computer Science, Western Michigan University;
Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University;
Feature extraction; Nonlinear mapping; Kernel principal component analysis; Weighted extreme learning machine;
机译:基于加权极限学习机的软件缺陷预测
机译:一种新方法,用于使用人工神经网络和基于基础,基于核,基于基础的PTA表面涂层的磨损损失的方法
机译:使用人工神经网络和基本的,基于核的加权极限学习机预测PTA表面涂层磨损损耗的新方法
机译:使用基于PCA的极限学习机和多个内核进行蛋白质结构预测的新方法
机译:在软件缺陷预测环境中参数调整对机器学习性能的影响
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机译:使用K-PCA和基于各种基于内核的极端学习机器的软件缺陷预测:实证研究