Thông tin chung

  English

  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác

  Tài liệu tham khảo

  Hiệu chỉnh

 
Số người truy cập: 106,074,144

  Nghiên cứu các giải pháp tối ưu và lấy mẫu dữ liệu huấn luyện cho các mô hình học máy trong bài toán dự đoán lỗi phần mềm
Chủ nhiệm:  Lê Thị Mỹ Hạnh; Thành viên:  
Số: B 2019-DNA-03 ; Năm hoàn thành: 2020; Đề tài cấp Bộ; Lĩnh vực: Công nghệ thông tin

Nghiên cứu các giải pháp mới để giải quyết những khó khăn gặp phải trong việc xử lý tập dữ liệu huấn luyện để nâng cao tính chính xác của các mô hình học máy trong bài toán dự đoán lỗi phần mềm. Từ những kết quả nghiên cứu này, chúng tôi hướng đến xây dựng một nguyên mẫu phần mềm hỗ trợ dự đoán lỗi cho các mã nguồn chương trình được xây dựng bằng ngôn ngữ Java, nhằm hỗ trợ cho hoạt động phát triển phần mềm của các doanh nghiệp.

Ba vấn đề cơ bản cần phải giải quyết trong bài toán dự đoán lỗi phần mềm đó là: xây dựng một tập dữ liệu huấn luyện có hiệu quả cao từ tập dữ liệu có sự không cân bằng về số lượng mẫu của mỗi lớp nhãn; xử lý hiệu quả số lượng đặc trưng tương đối lớn của bài toán dự đoán lỗi phần mềm; và các khó khăn trong việc xây dựng một mô hình học máy có độ chính xác cao.

© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn