基于ACO SVM的软件缺陷预测模型的研究

正确理解软件测试的背景、软件缺陷和故障的概念正确理解软件测试的意义正确理解软件开发过程与软件测试的关系正确理解软件质量的概念及质量保证体系了解软件测试职业与素质的要求

JSP+MYSQL软件缺陷管理系统的设计与实现

支持向量机参数对支持向量机的性能有着重要影响，参数选择问题是支持向量机的重要研究内容。针对此问题，提出一种基于粒子群优化算法的支持向量机参数选择方法。实验结果表明，经粒子群优化算法优化的支持向量机回归

安全攸关系统广泛应用于交通、工控、航空等与国计民生相关的安全攸关领域，对可靠性有着非常高的要求。而控制软件往往是安全攸关系统的核心，因此对它的可靠性预测精度必须达到很高的要求。将深度置信网络（DBN）

为提高短时交通流预测模型精度，分析了GM(1，1)模型和灰色Verhulst模型的特点，发现GM(1，1)模型适用于具有较强指数规律的序列，只能描述单调的变化过程，而Verhulst模型则适用于非单调

实现准确变形预测是变形监测的一个重要目的。在基于多模型预测结果的基础上,进而采用求加权平均值的方法构建综合预测模型,并利用粗糙集理论确定相应预测模型在综合预测模型中的权系数,据此则可得出较为准确的预测

该文深入研究了变压器缺陷数据，并通过分析数据特征，提出了一种故障预测方法。研究结果表明，基于数据驱动的预测模型能够有效地识别潜在故障，为变压器设备的维护和管理提供了新的思路。通过本研究，可以为电力系统

针对目前开采沉陷预计方法的种种缺陷,提出了一种新的预计方法。将果蝇优化算法(FOA)与支持向量机(SVM)相结合,建立FOA-SVM预测模型。选取煤层倾角、采厚、平均采深等参数作为模型的输入参数,最大

研究svm的好文章，大家可以好好学习一下。同时也是学习pso的文章。两个一块学习下。

基于SVM-RFE的水稻抗病基因预测,付媛,梁艳春,基因表达数据具有两个主要特征:小样本和高维度,这使传统机器学习方法分析基因表达数据存在很多困难。本文中,我们采用一种基于