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1. 回归算法对软件缺陷个数预测模型性能的影响

付忠旺, 肖蓉, 余啸, 谷懿

计算机应用 2018, 38 (3): 824-828. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017081935

摘要（761）

PDF （932KB）（424）

针对已有研究在评价软件缺陷个数预测模型性能时没有考虑到软件缺陷数据集存在数据不平衡的问题而采用了评估回归模型的不合适的评价指标的问题，提出以平均缺陷百分比作为评价指标，讨论不同回归算法对软件缺陷个数预测模型性能的影响程度。利用PROMISE提供的6个开源数据集，分析了10个回归算法对软件缺陷个数预测模型预测结果的影响以及各种回归算法之间的差异。研究结果表明：使用不同的回归算法建立的软件缺陷个数预测模型具有不同的预测效果，其中梯度Boosting回归算法和贝叶斯岭回归算法预测效果更好。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

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2. 基于立体视觉的新组合不变矩腹部体型重建

刘欢朱平肖蓉唐卫东

计算机应用 2013, 33 (11): 3183-3186.

摘要（555）

PDF （642KB）（342）

针对采用立体视觉技术进行三维人体重建时，在实际拍摄采集图像过程中受光照变化和模糊因素干扰的现象，提出光照鲁棒的组合模糊仿射不变矩，克服以上两种因素的影响；同时为了改进单一依靠灰度相似性度量的匹配效果，引入了斜率和距离双重几何约束，由三者结合共同引导完成匹配，自动重建人体腹部体型。实验所获得的虚拟三维人体腹部尺寸值可以达到与三维扫描仪相同的精度，与实际测量值的误差小于0.5cm。实验结果表明：该系统硬件设备简单，成本低，能快速可靠地采集腹部信息，符合服装设计等领域的精度要求。