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在调研软件风险识别文献的基础上,建立了软件风险识别多层次的指标体系,为提高样本使用效率,降低风险识别模型的复杂度,利用主成分法进行降维与去噪,最后利用比较成熟的智能机器算法BP神经网络建立了软件风险识别模型,通过实证分析证明该方法具有较高的参考和使用价值.
基于主成分分析的BP神经网络算法在软件风险识别中的应用研究
【摘 要】
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在调研软件风险识别文献的基础上,建立了软件风险识别多层次的指标体系,为提高样本使用效率,降低风险识别模型的复杂度,利用主成分法进行降维与去噪,最后利用比较成熟的智能
【机 构】
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西南石油大学计算机科学学院,成都610500,中国
【出 处】
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中国灾害防御协会风险分析专委会第四届年会
【发表日期】
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2010年期
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