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[发明专利]一种基于主动学习的无监督缺陷程序模块识别方法-CN201910042053.2有效
发明人：陈翔;袁智丹;田丹;张蹲;鞠小林;文万志 -专利权人：南通大学
申请日： 2019-01-17 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于主动学习的无监督缺陷程序模块识别方法，属于软件质量保障领域。本发明包括：1)从待测项目中抽取程序模块进行度量，形成数据集D；2)采用聚类方法将D内的程序模块分为可能有缺陷和可能没有缺陷两类，分别随机选k1个模块标记，形成已标记数据集L，和未标记数据集U，基于L构建预测模型；3)判断缺陷模块数查全率是否达预期，若达到，终止标记过程，否则执行步骤4)；4)使用两阶段标记方法从U中选出一定数量的程序模块进行标记并添加到L中；5)基于L构建缺陷预测模型，执行步骤3)。本发明方法可以在不存在历史标记数据集的情况下，花费较少的标记代价，检测到被测项目内的绝大部分有缺陷程序模块。
一种基于主动学习监督缺陷程序模块识别方法

[发明专利]一种基于模块选择和权重更新的跨项目缺陷预测方法-CN202010776172.3在审
发明人：陈翔;贾焱鑫;袁智丹;杨光 -专利权人：南通大学
申请日： 2020-08-05 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明属于软件质量保障领域，公开了一种基于模块选择和权重更新的跨项目缺陷预测方法。该方法首先抽取目标项目和源项目程序模块并进行属性度量，对源项目程序模块进行缺陷类别标注，构建目标项目程序模块数据集和源项目程序模块数据集；对源项目数据集进行筛选、权重赋值获得带权重程序模块数据集D；然后执行权重平衡并训练支持向量机模型clf；通过此模型选择一定数目的目标项目程序模块并人工进行缺陷类别标注，执行权重更新方法更新带权重程序模块数据集D，直至得到满足条件，得到支持向量机模型clf。本发明的优点是仅需在目标项目中标记极少部分(5％)的程序模块就可大幅提升模型的性能，且模型性能更准确。
一种基于模块选择权重更新项目缺陷预测方法

[发明专利]智能轮椅及控制方法-CN201810305078.2在审
发明人：邓勇;彭超华;曹小建;喜冠南;倪培永;陈翔;田为广;曹猛;袁智丹;赵英全;戚晓娟;陈乃青;窦祖俊;林立;杨金达;赵赟;石皆春;胡鑫淼;田珈睿 -专利权人：南通大学
申请日： 2018-04-08 - 公布日： 2018-07-24 - 主分类号： A61G5/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种智能轮椅及控制方法，包括：检测轮椅的状态得到至少一种状态参数，状态参数包括轮椅的速度和轮椅的加速度中的一种或多种；当任一状态参数达到其对应的预设阈值时，收卷刹车线。本发明能够在轮椅的任一状态参数异常时及时主动介入刹车，提高轮椅使用时的安全性，保护使用者的安全。
状态参数轮椅智能轮椅刹车线阈值时收卷预设刹车检测申请安全