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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
권기태 (강릉대학교 컴퓨터공학과) 이준길 (강릉대학교 컴퓨터공학과)
저널정보
한국IT서비스학회 한국IT서비스학회지 한국IT서비스학회지 제8권 제4호
발행연도
2009.1
수록면
129 - 140 (12page)

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The accurate estimation of software reliability is important to a successful development in software engineering. Until recent days, the models using regression analysis based on statistical algorithm and machine learning method have been used. However, this paper estimates the software reliability using support vector regression, a sort of machine learning technique. Also, it finds the best set of optimized parameters applying immune algorithm, changing the number of generations, memory cells, and allele. The proposed IA-SVR model outperforms some recent results reported in the literature.
#Support Vector Regression #Software Reliability Estimation #Machine Learning #Immune Algorithm #Parameters

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