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Comparação de Desempenho de Classificadores One-class e Classificadores Convencionais Aplicados Ao Problema da Detecção de Falhas Em Módulo de Software

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Previous issue date: 2013-08-28 / É difícil assegurar a qualidade de um software sem focar nas
atividades de teste, que apresentam elevado custo ao seu processo
de desenvolvimento. Com o intuito de reduzir os custos desse
processo de teste, algumas técnicas de inteligência artificial foram aplicadas,
como a classificação. Além disso, é importante observar que a maioria das
bases de dados referentes a módulos propensos a falha apresentam um alto
grau de desbalanceamento. Portanto, é essencial o uso de classificadores
que lidem da melhor forma com esse desbalanceamento dos dados. O
principal objetivo desse trabalho é avaliar e comparar performances dos
classificadores one-class e classificadores convencionais aplicados ao
problema de detecção de módulos de software que tendem a apresentar
falhas, otimizando-os de acordo com o algoritmo de Colônia Artificial de
Abelhas (Artificial Bee Colony – ABC, em inglês).

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/12377
Date28 August 2013
CreatorsCosta Neto, João Rufino da
ContributorsOliveira, Adriano Lorena Inácio
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguageBreton
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
RightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess

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