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一种基于复杂加权软件网络的软件缺陷预测方法

摘要

本发明提出一种基于复杂加权软件网络图的软件缺陷预测方法,能够提高针对大规模复杂软件的缺陷预测精度。包括以下步骤:步骤一、针对所预测的软件,建立复杂加权软件网络图;步骤二、确定步骤一建立的复杂加权软件网络图中每个节点的网络属性值;步骤三、从公开的软件缺陷库中搜集针对该预测软件的所有软件缺陷,建立该软件的历史缺陷库,并在历史缺陷库中标明每个软件模块的缺陷标签;骤四、将步骤二中计算确定的针对每个节点的网络属性值作为机器学习算法的输入,将步骤三中标明的缺陷标签作为机器学习算法的输出,对机器学习算法进行训练和测试,根据机器学习算法的性能评价指标确定性能最优的预测模型。

著录项

  • 公开/公告号CN107665172B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-08-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京理工大学;

    申请/专利号CN201710984718.2

  • 发明设计人 危胜军;何涛;单纯;胡昌振;

    申请日2017-10-20

  • 分类号G06F11/36(20060101);G06N7/00(20060101);G06N20/00(20190101);

  • 代理机构11120 北京理工大学专利中心;

  • 代理人高燕燕

  • 地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

  • 入库时间 2022-08-23 11:08:43

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-11

    授权

    授权

  • 2018-03-06

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F11/36 申请日:20171020

    实质审查的生效

  • 2018-02-06

    公开

    公开

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