基于欠采样操作的代价敏感神经网络的警告分类方法

摘要

本发明涉及基于欠采样操作的代价敏感神经网络的警告分类方法，包括S1使用FindBugs工具对目标软件一系列版本的jar文件进行分析，得到目标软件的静态警告；S2对S1获得的静态警告进行标注；S3采用BP神经网络，使用欠采样的方式改变样本集中样本的分布得到新的样本集，采用新的样本集中的样本训练分类器，然后使用该分类器对样本集中的所有样本进行预测分类，将样本集中的所有样本预测为有效警告或误报警告。本发明方法在有效警告查全率Recall方面平均提高了44.07％，还能快速达到较高而平稳的查全率，同时较传统神经网络方法能达到更低的分类代价。