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Tomada de decisões com base em provas utilizando redes neuronais para aplicações de software As redes bayesianas utilizam tabelas de probabilidades condicionais para prever a relação causa-efeito. As redes bayesianas podem ser substituídas por redes neuronais, que melhoram a eficácia dos conhecimentos especializados através da análise dos conjuntos de dados. As redes neuronais são criadas através da ligação de elementos de processamento. As redes neuronais substituem as redes bayesianas devido à sua capacidade de resolver um problema de software sem definir e descrever o método de resolução…mehr

Produktbeschreibung
Tomada de decisões com base em provas utilizando redes neuronais para aplicações de software As redes bayesianas utilizam tabelas de probabilidades condicionais para prever a relação causa-efeito. As redes bayesianas podem ser substituídas por redes neuronais, que melhoram a eficácia dos conhecimentos especializados através da análise dos conjuntos de dados. As redes neuronais são criadas através da ligação de elementos de processamento. As redes neuronais substituem as redes bayesianas devido à sua capacidade de resolver um problema de software sem definir e descrever o método de resolução desses problemas e mesmo sem qualquer caso de conhecimento pessoal dos problemas resolvidos. Este estudo centra-se na previsão da fiabilidade de qualquer projeto de software em função das suas caraterísticas, utilizando Redes Neuronais.
Autorenporträt
El Dr. K. Karnavel obtuvo su máster en Tecnología (CSE) y su doctorado en la Universidad Anna. Actualmente trabaja en el Instituto Anand de Tecnología Superior, Chennai. Ha publicado varios artículos en revistas y conferencias nacionales e internacionales. Sus áreas de investigación incluyen pruebas de software, calidad del software, redes informáticas y estructuras de datos.