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Las redes bayesianas utilizan tablas de probabilidad condicional para predecir la relación causa-efecto. Las redes bayesianas pueden sustituirse por redes neuronales que mejoran la eficacia del conocimiento experto mediante el análisis de los conjuntos de datos. Las redes neuronales se crean conectando elementos de procesamiento. Las Redes Neuronales sustituyen a las Redes Bayesianas por su capacidad de resolver un problema en software sin definir y describir el método de resolución de dichos problemas e incluso sin ningún caso de conocimiento personal sobre los problemas resueltos. Este…mehr

Produktbeschreibung
Las redes bayesianas utilizan tablas de probabilidad condicional para predecir la relación causa-efecto. Las redes bayesianas pueden sustituirse por redes neuronales que mejoran la eficacia del conocimiento experto mediante el análisis de los conjuntos de datos. Las redes neuronales se crean conectando elementos de procesamiento. Las Redes Neuronales sustituyen a las Redes Bayesianas por su capacidad de resolver un problema en software sin definir y describir el método de resolución de dichos problemas e incluso sin ningún caso de conocimiento personal sobre los problemas resueltos. Este estudio se centra en la predicción de la fiabilidad de cualquier proyecto de software en función de sus características utilizando Redes Neuronales.
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.