计算机工程与应用 ›› 2019, Vol. 55 ›› Issue (8): 201-207.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1712-0392
张富为,杨秋翔,宋超峰
ZHANG Fuwei, YANG Qiuxiang, SONG Chaofeng
摘要: 为了提高软件复用过程中构件检索的效率,分析了软件构件分类技术的优缺点以及构件特征,从构件刻面信息的角度,采用卷积神经网络技术,提出一种基于卷积神经网络的构件分类策略;利用卷积神经网络对构件刻面特征进行提取,减少人为因素,提高刻面信息提取精确性,并训练出基于卷积神经网络的构件分类模型,通过具体的实验,来论证该模型的准确性,以达到提高构件检索效率的目的。