[发明专利]一种面向软件缺陷预测的新型过采样方法在审
| 申请号： | 202210990440.0 | 申请日： | 2022-08-18 |
| 公开（公告）号： | CN115543776A | 公开（公告）日： | 2022-12-30 |
| 发明（设计）人： | 楼俊钢;牛辰煜;申情;陈林;沈张果;卢剑权 | 申请（专利权）人： | 湖州师范学院 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06K9/62;G06N5/00 |
| 代理公司： | 杭州中利知识产权代理事务所(普通合伙) 33301 | 代理人： | 韩洪 |
| 地址： | 313000 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种面向软件缺陷预测的新型过采样方法，包括以下步骤：S1.聚类：采用迭代分区过滤器IPF对原始数据集进行粗过滤，然后使用K‑means聚类算法对粗过滤后的数据集进行聚类处理，并根据设定的阈值筛选出少数类样本稀疏分布的簇，用于合成新样本；S2.过采样：使用SMOTE合成少数过采样技术作为合成新的少数类样本的过采样算法，在由步骤S1筛选出的簇内进行过采样来生成新的少数类样本；S3.噪声过滤：采用迭代分区过滤器IPF作为处理噪声的过滤器，清除步骤S2所得数据集中残留的噪声样本。该新型过采样方法能够减少新的噪声样本的产生，缓解不同类间的重叠现象，使得样本数量以及分布更加平衡，决策边界更加清晰。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 软件 缺陷 预测 新型 采样 方法 | ||
【主权项】：
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