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Et.al, Christopher Paulraj. « An intelligent Model for Defect Prediction in Spot Welding ». Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT) 12, no 3 (11 avril 2021) : 3991–4002. http://dx.doi.org/10.17762/turcomat.v12i3.1689.
Texte intégralMemon, Mashooque Ahmed, Mujeeb-ur-Rehman Maree Baloch, Muniba Memon et Syed Hyder Abbas Musavi. « A Regression Analysis Based Model for Defect Learning and Prediction in Software Development ». July 2021 40, no 3 (1 juillet 2021) : 617–29. http://dx.doi.org/10.22581/muet1982.2103.15.
Texte intégralYuan, Yuyu, Chenlong Li et Jincui Yang. « An Improved Confounding Effect Model for Software Defect Prediction ». Applied Sciences 13, no 6 (8 mars 2023) : 3459. http://dx.doi.org/10.3390/app13063459.
Texte intégralZhang, Wei, Zhen Yu Ma, Qing Ling Lu, Xiao Bing Nie et Juan Liu. « Research on Software Defect Prediction Method Based on Machine Learning ». Applied Mechanics and Materials 687-691 (novembre 2014) : 2182–85. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.687-691.2182.
Texte intégralFalessi, Davide, Aalok Ahluwalia et Massimiliano DI Penta. « The Impact of Dormant Defects on Defect Prediction : A Study of 19 Apache Projects ». ACM Transactions on Software Engineering and Methodology 31, no 1 (31 janvier 2022) : 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3467895.
Texte intégralCHANG, CHING-PAO. « INTEGRATING ACTION-BASED DEFECT PREDICTION TO PROVIDE RECOMMENDATIONS FOR DEFECT ACTION CORRECTION ». International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering 23, no 02 (mars 2013) : 147–72. http://dx.doi.org/10.1142/s0218194013500022.
Texte intégralNevendra, Meetesh, et Pradeep Singh. « Cross-Project Defect Prediction with Metrics Selection and Balancing Approach ». Applied Computer Systems 27, no 2 (1 décembre 2022) : 137–48. http://dx.doi.org/10.2478/acss-2022-0015.
Texte intégralZhang, Jie, Gang Wang, Haobo Jiang, Fangzheng Zhao et Guilin Tian. « Research and Appalication of Software Defect Predictionn based on BP-Migration learning ». MATEC Web of Conferences 232 (2018) : 03017. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/201823203017.
Texte intégralPeng, Xuemei. « Research on Software Defect Prediction and Analysis Based on Machine Learning ». Journal of Physics : Conference Series 2173, no 1 (1 janvier 2022) : 012043. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2173/1/012043.
Texte intégralHan, Wan Jiang, He Yang Jiang, Yi Sun et Tian Bo Lu. « Software Defect Distribution Prediction for BOSS System ». Applied Mechanics and Materials 701-702 (décembre 2014) : 67–70. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.701-702.67.
Texte intégralCHANG, CHING-PAO, et CHIH-PING CHU. « SOFTWARE DEFECT PREDICTION USING INTERTRANSACTION ASSOCIATION RULE MINING ». International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering 19, no 06 (septembre 2009) : 747–64. http://dx.doi.org/10.1142/s0218194009004428.
Texte intégralLiu, Can, Sumaya Sanober, Abu Sarwar Zamani, L. Rama Parvathy, Rahul Neware et Abdul Wahab Rahmani. « Defect Prediction Technology in Software Engineering Based on Convolutional Neural Network ». Security and Communication Networks 2022 (26 avril 2022) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5058461.
Texte intégralLiu, Can, Sumaya Sanober, Abu Sarwar Zamani, L. Rama Parvathy, Rahul Neware et Abdul Wahab Rahmani. « Defect Prediction Technology in Software Engineering Based on Convolutional Neural Network ». Security and Communication Networks 2022 (26 avril 2022) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5058461.
Texte intégralShi, Sheng Li, Jin Shi et Rui Wang. « A Prediction Model Based on ISOMAP for Software Defects ». Applied Mechanics and Materials 347-350 (août 2013) : 3278–82. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.347-350.3278.
Texte intégralMalhotra, Ruchika, et Shweta Meena. « Defect prediction model using transfer learning ». Soft Computing 26, no 10 (22 février 2022) : 4713–26. http://dx.doi.org/10.1007/s00500-022-06846-x.
Texte intégralJorayeva, Manzura, Akhan Akbulut, Cagatay Catal et Alok Mishra. « Deep Learning-Based Defect Prediction for Mobile Applications ». Sensors 22, no 13 (23 juin 2022) : 4734. http://dx.doi.org/10.3390/s22134734.
Texte intégralHan, Wan Jiang, Li Xin Jiang, Xiao Yan Zhang et Yi Sun. « A Software Defect Prediction Model during the Test Period ». Applied Mechanics and Materials 475-476 (décembre 2013) : 1186–89. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.475-476.1186.
Texte intégralGoel, Lipika, Neha Nandal et Sonam Gupta. « An optimized approach for class imbalance problem in heterogeneous cross project defect prediction ». F1000Research 11 (16 septembre 2022) : 1060. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.123616.1.
Texte intégralZhang, Shenggang, Shujuan Jiang et Yue Yan. « A Software Defect Prediction Approach Based on BiGAN Anomaly Detection ». Scientific Programming 2022 (13 avril 2022) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5024399.
Texte intégralZhang, Hua Yin, et Jian Long Ding. « Weighted Hybrid Defect Content and Effectiveness Model ». Advanced Materials Research 846-847 (novembre 2013) : 1762–67. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.846-847.1762.
Texte intégralCui, Mengtian, Songlin Long, Yue Jiang et Xu Na. « Research of Software Defect Prediction Model Based on Complex Network and Graph Neural Network ». Entropy 24, no 10 (27 septembre 2022) : 1373. http://dx.doi.org/10.3390/e24101373.
Texte intégralPan, Cong, Minyan Lu et Biao Xu. « An Empirical Study on Software Defect Prediction Using CodeBERT Model ». Applied Sciences 11, no 11 (23 mai 2021) : 4793. http://dx.doi.org/10.3390/app11114793.
Texte intégralVashisht, Rohit, et Syed Afzal Murtaza Rizvi. « An Empirical Study of Heterogeneous Cross-Project Defect Prediction Using Various Statistical Techniques ». International Journal of e-Collaboration 17, no 2 (avril 2021) : 55–71. http://dx.doi.org/10.4018/ijec.2021040104.
Texte intégralZhao, Yu, Yi Zhu, Qiao Yu et Xiaoying Chen. « Cross-Project Defect Prediction Considering Multiple Data Distribution Simultaneously ». Symmetry 14, no 2 (17 février 2022) : 401. http://dx.doi.org/10.3390/sym14020401.
Texte intégralMisirli, Ayse Tosun, Ayse Bener et Resat Kale. « AI-Based Software Defect Predictors : Applications and Benefits in a Case Study ». AI Magazine 32, no 2 (5 juin 2011) : 57. http://dx.doi.org/10.1609/aimag.v32i2.2348.
Texte intégralTosun, Ayse, Ayse Bener et Resat Kale. « AI-Based Software Defect Predictors : Applications and Benefits in a Case Study ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 24, no 2 (11 juillet 2010) : 1748–55. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v24i2.18807.
Texte intégralAlmayyan, Waheeda. « Towards Predicting Software Defects with Clustering Techniques ». International Journal of Artificial Intelligence & ; Applications 12, no 1 (31 janvier 2021) : 39–54. http://dx.doi.org/10.5121/ijaia.2021.12103.
Texte intégralWang, Chongjiao, Changrong Yao, Bin Qiang, Siguang Zhao et Yadong Li. « A Machine Learning Framework for Predicting Bridge Defect Detection Cost ». Infrastructures 6, no 11 (23 octobre 2021) : 152. http://dx.doi.org/10.3390/infrastructures6110152.
Texte intégralZheng, Xianda, Yuan-Fang Li, Huan Gao, Yuncheng Hua et Guilin Qi. « Towards Balanced Defect Prediction with Better Information Propagation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 1 (18 mai 2021) : 759–67. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i1.16157.
Texte intégralGrobler-Dębska, Katarzyna, Edyta Kucharska et Jerzy Baranowski. « Formal scheduling method for zero-defect manufacturing ». International Journal of Advanced Manufacturing Technology 118, no 11-12 (22 octobre 2021) : 4139–59. http://dx.doi.org/10.1007/s00170-021-08104-0.
Texte intégralYi Zhu, Yi Zhu, Yu Zhao Yi Zhu, Qiao Yu Yu Zhao et Xiaoying Chen Qiao Yu. « Cross-Project Defect Prediction Method based on Feature Distribution Alignment and Neighborhood Instance Selection ». 網際網路技術學刊 23, no 4 (juillet 2022) : 761–69. http://dx.doi.org/10.53106/160792642022072304011.
Texte intégralSchmidt, Immo, Lorenz Dingeldein, David Hünemohr, Henrik Simon et Max Weigert. « Application of Machine Learning Methods to Predict the Quality of Electric Circuit Boards of a Production Line ». PHM Society European Conference 7, no 1 (29 juin 2022) : 550–55. http://dx.doi.org/10.36001/phme.2022.v7i1.3372.
Texte intégralVerna, Elisa, Gianfranco Genta, Maurizio Galetto et Fiorenzo Franceschini. « Defects-per-unit control chart for assembled products based on defect prediction models ». International Journal of Advanced Manufacturing Technology 119, no 5-6 (31 octobre 2021) : 2835–46. http://dx.doi.org/10.1007/s00170-021-08157-1.
Texte intégralWang, Yan. « Efficient Prediction Method of Defect of Monitor Configuration Software ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 23, no 2 (20 mars 2019) : 340–44. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2019.p0340.
Texte intégralKim, Jun, et Ju Yeon Lee. « Development of a cost analysis-based defect-prediction system with a type error-weighted deep neural network algorithm ». Journal of Computational Design and Engineering 9, no 2 (25 février 2022) : 380–92. http://dx.doi.org/10.1093/jcde/qwac006.
Texte intégralMalhotra, Ruchika, et Juhi Jain. « Predicting defects in imbalanced data using resampling methods : an empirical investigation ». PeerJ Computer Science 8 (29 avril 2022) : e573. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.573.
Texte intégralHolovský, Jakub, Michael Stuckelberger, Tomáš Finsterle, Brianna Conrad, Amalraj Peter Amalathas, Martin Müller et Franz-Josef Haug. « Towards Quantitative Interpretation of Fourier-Transform Photocurrent Spectroscopy on Thin-Film Solar Cells ». Coatings 10, no 9 (25 août 2020) : 820. http://dx.doi.org/10.3390/coatings10090820.
Texte intégralTallian, T. E. « Simplified Contact Fatigue Life Prediction Model—Part II : New Model ». Journal of Tribology 114, no 2 (1 avril 1992) : 214–20. http://dx.doi.org/10.1115/1.2920876.
Texte intégralOlaleye, T. O., O. T. Arogundade, Sanjay Misra, A. Abayomi-Alli et Utku Kose. « Predictive Analytics and Software Defect Severity : A Systematic Review and Future Directions ». Scientific Programming 2023 (2 février 2023) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2023/6221388.
Texte intégralVijaya Kumar, Suria Devi, Saravanan Karuppanan et Mark Ovinis. « Artificial Neural Network-Based Failure Pressure Prediction of API 5L X80 Pipeline with Circumferentially Aligned Interacting Corrosion Defects Subjected to Combined Loadings ». Materials 15, no 6 (18 mars 2022) : 2259. http://dx.doi.org/10.3390/ma15062259.
Texte intégralSu, Qiang, Lei Liu et Shengjie Lai. « Measuring the assembly quality from the operator mistake view : a case study ». Assembly Automation 29, no 4 (25 septembre 2009) : 332–40. http://dx.doi.org/10.1108/01445150910987745.
Texte intégralKakkar, Misha, Sarika Jain, Abhay Bansal et P. S. Grover. « Nonlinear Geometric Framework for Software Defect Prediction ». International Journal of Decision Support System Technology 12, no 3 (juillet 2020) : 85–100. http://dx.doi.org/10.4018/ijdsst.2020070105.
Texte intégralVashisht, Rohit, et Syed Afzal Murtaza Rizvi. « Estimation of Target Defect Prediction Coverage in Heterogeneous Cross Software Projects ». International Journal of Information System Modeling and Design 12, no 1 (janvier 2021) : 73–93. http://dx.doi.org/10.4018/ijismd.2021010104.
Texte intégral李勇, 李勇, Ming Wen Yong Li, Zhandong Liu Ming Wen et Haijun Zhang Zhandong Liu. « Using Cost-cognitive Bagging Ensemble to Improve Cross-project Defects Prediction ». 網際網路技術學刊 23, no 4 (juillet 2022) : 779–89. http://dx.doi.org/10.53106/160792642022072304013.
Texte intégralSinaga, Benyamin Langgu, Sabrina Ahmad, Zuraida Abal Abas et Intan Ermahani A. Jalil. « A recommendation system of training data selection method for cross-project defect prediction ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 27, no 2 (1 août 2022) : 990. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v27.i2.pp990-1006.
Texte intégralChen, Chao, et Xingyuan Zhang. « Research on laser ultrasonic surface defect identification based on a support vector machine ». Science Progress 104, no 4 (octobre 2021) : 003685042110590. http://dx.doi.org/10.1177/00368504211059038.
Texte intégralLiu, Wenjian, Baoping Wang et Wennan Wang. « Deep Learning Software Defect Prediction Methods for Cloud Environments Research ». Scientific Programming 2021 (18 novembre 2021) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/2323100.
Texte intégralLamba, Tripti, Kavita et A. K. Mishra. « Optimal Machine learning Model for Software Defect Prediction ». International Journal of Intelligent Systems and Applications 11, no 2 (8 février 2019) : 36–48. http://dx.doi.org/10.5815/ijisa.2019.02.05.
Texte intégral., Shaik Nafeez Umar. « SOFTWARE TESTING DEFECT PREDICTION MODEL - A PRACTICAL APPROACH ». International Journal of Research in Engineering and Technology 02, no 05 (25 mai 2013) : 741–45. http://dx.doi.org/10.15623/ijret.2013.0205001.
Texte intégralShibo, Wang, Li Yong, Mi Wenbo et Liu Ying. « Software Defect Prediction Incremental Model using Ensemble Learning ». International Journal of Performability Engineering 16, no 11 (2020) : 1771. http://dx.doi.org/10.23940/ijpe.20.11.p9.17711780.
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