BDBComp
Parceria:
SBC
Reconhecimento de Padrões em imagens ruidosas utilizando Redes Neurais Artificiais

Completitud de Glossarios: Un Estudio Experimental

Leandro Sebastian Pereira da SilvaAna Carolina N. GraciosoAna Claudia ParisAdilson Gonzaga

Jorge DoornMarcela Ridao

This Project presents a boarding for recognition and recovery of images with noise incidence. Using Artificial Neural Nets (ANN) of the type Recurrent of Hopfield, for the method of AssociativeMemories, aiming at to the recovery of the noisy image based on information of the stored original image in the system's memory. La introducción de técnicas de predicción basadas en modelos estadísticos en el campo de la Ingeniería de Software lleva ya varios años, especialmente en la estimación de errores residuales luego de una actividad de prueba de un sistema o de defectos totales, detectados y no detectados, durante una actividad de inspección. Estas técnicas son muy valiosas en aquellas áreas en las que la estimación de la completitud resulta un problema prácticamente inabordable de otra manera. En el presente artículo se estudia experimentalmente el uso de los datos de captura y recaptura en el proceso de la Ingeniería de Requisitos, en particular en la construcción del Léxico Extendido del Lenguaje. Los resultados de esta experiencia inicial son muy promisorios e indican que ésta es un área en la que se debieran realizar nuevos estudios a los efectos de corroborar los datos disponibles y consolidar el conocimiento acerca de la capacidad predictiva de estas técnicas

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/wvc/2006/0013.pdf

Caso o link acima esteja inválido, faça uma busca pelo texto completo na Web: Buscar na Web

Biblioteca Digital Brasileira de Computação - Contato: bdbcomp@lbd.dcc.ufmg.br
     Mantida por:
LBD