[发明专利]一种结合神经网络的双集成软件缺陷预测方法在审
| 申请号： | 202110851712.4 | 申请日： | 2021-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN113626315A | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 陈锦富;徐家平;蔡赛华;陈海波;张翅;王小丽;黄创飞 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种结合神经网络的双集成软件缺陷预测方法。包括：步骤1，将数据集按照9：1的比例划分训练集和测试集，使用贪心前向选择方法，对训练集进行特征选择，以得到最佳特征子集；步骤2，使用交叉验证方法以及得到的特征子集对训练集进行训练，建立七个不同的集成基分类器；步骤3，使用stacking集成方法，将七个不同的基分类器的输出当作训练集送入到神经网络模型中训练，建立双集成缺陷预测模型；步骤4，使用最终得到的模型对测试集中的数据进行缺陷预测；根据所得到的预测结果，与现有的集成缺陷预测模型进行比较，验证提出的方法的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结合 神经网络 集成 软件 缺陷 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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