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  1. 基于内核CCA的基于转移学习的软件缺陷预测

  2. 提出了一种转移学习方法，称为核规范相关分析加（KCCA +），用于异类跨公司缺陷预测。 结合了核方法和转移学习技术，该方法在非线性可分离场景中以更强的自适应能力提高了预测器的性能。 实验验证了其有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：538624
    • 提供者：weixin_38626943