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| 西浦, 崔, 水野, "機械学習を用いた不具合組合せ特定法の提案," ソフトウェア信頼性研究会ワークショップ (FORCE2016), 2016年12月. | |
| ID | 741 |
| 分類 | 研究会・全国大会等 |
| タグ | 不具合 学習 提案 機械 法 特定 組合せ |
| 表題 (title) |
機械学習を用いた不具合組合せ特定法の提案 |
| 表題 (英文) |
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| 著者名 (author) |
西浦 生成,崔 銀惠,水野 修 |
| 英文著者名 (author) |
Kinari Nishiura,Eun-Hye Choi,Osamu Mizuno |
| 編者名 (editor) |
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| 編者名 (英文) |
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| キー (key) |
Kinari Nishiura,Eun-Hye Choi,Osamu Mizuno |
| 書籍・会議録表題 (booktitle) |
ソフトウェア信頼性研究会ワークショップ (FORCE2016) |
| 書籍・会議録表題(英文) |
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| 巻数 (volume) |
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| 号数 (number) |
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| ページ範囲 (pages) |
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| 組織名 (organization) |
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| 出版元 (publisher) |
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| 出版元 (英文) |
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| 出版社住所 (address) |
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| 刊行月 (month) |
12 |
| 出版年 (year) |
2016 |
| 採択率 (acceptance) |
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| URL |
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| 付加情報 (note) |
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| 注釈 (annote) |
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| 内容梗概 (abstract) |
不具合組合せ特定とは、組合せテストの各テストケースの実行結果の成否から、バグを含むと思われるパラメータ値の組合せを特定する問題である。本研究では、組合せテストケースに含まれるパラメータ値の組合せとテスト結果の成否をモデルとしたロジスティック回帰分析を用いて不具合組合せを特定する手法を提案する。また、回帰分析で得られた係数値からバグを含む組合せを自動分類するために、K-means法を応用したクラスタリングによる境界値決定法を提案する。さらに、実際にバグを含ませたプロジェクトのテストスイートに対して、本手法を適用する評価実験を行い、提案法の有効性を示す。 |
| 論文電子ファイル | 利用できません． |
| BiBTeXエントリ |
@inproceedings{id741,
title = {機械学習を用いた不具合組合せ特定法の提案},
author = {西浦 生成 and 崔 銀惠 and 水野 修},
booktitle = {ソフトウェア信頼性研究会ワークショップ (FORCE2016)},
month = {12},
year = {2016},
}
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