Development of Metrics Based on Complex Network Indicators to Predict Quality Changes in Derivative System Development

开发基于复杂网络指标的指标来预测衍生系统开发中的质量变化

基本信息

  • 批准号:
    17KT0122
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.83万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2017
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2017-07-18 至 2021-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Block-Based Neural Network High Speed Optimization
基于块的神经网络高速优化
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Lee Kundo;Hamagami Tomoki
  • 通讯作者:
    Hamagami Tomoki
Block-Based Neural Network Optimization with Manageable Problem Space
具有可管理问题空间的基于块的神经网络优化
クレジットスコアリングモデルにおけるクラスタリングを用いた転移学習アルゴリズム
在信用评分模型中使用聚类的迁移学习算法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Lee Kundo;Hamagami Tomoki;T.Fukunaga;岩井康一,濱上知樹
  • 通讯作者:
    岩井康一,濱上知樹
Structured Feature Derivation for Transfer Learning on Credit Scoring
信用评分迁移学习的结构化特征推导
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Koichi Iwai;Masanori Akiyoshi;Tomoki Hamagami
  • 通讯作者:
    Tomoki Hamagami
Theoretical adaptation of multiple rule-generation in XCS
XCS中多规则生成的理论适应
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Masaya Nakata;Will Browne;Tomoki Hamagami
  • 通讯作者:
    Tomoki Hamagami
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