[发明专利]基于神经网络的软件缺陷预测方法在审

专利信息
申请号: 202110106091.7 申请日: 2021-01-26
公开(公告)号: CN112765034A 公开(公告)日: 2021-05-07
发明(设计)人: 姚天问;张奔;赵铁生;钟敏;谢黛茜;郭海波 申请(专利权)人: 四川航天系统工程研究所
主分类号: G06F11/36 分类号: G06F11/36;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 四川省成都市天策商标专利事务所 51213 代理人: 龚海月
地址: 610000 四川省成都*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明公开了一种基于神经网络的软件缺陷预测方法,包括:软件特征预处理:将被测软件特征维度划分为N等分,每一等分的数据都将服从正态分布N(μ,σ2);采样:首先计算每个被测软件样本在每个软件特征下的值的中位数,将每个软件特征的中位数作为该软件特征的阈值;对于每一个样本,将每个软件特征的值与对应的阈值进行比较,计算出被测软件样本大于阈值的特征个数,并进行从多到少的排序;然后按照排序进行采样,使缺陷数据占据一定比例;设置神经网络模型:利用反向传播算法,让目标值尽可能等于输入值,通过不停训练来调整神经网络参数,得到每一层神经网络的训练权值,以此达到特征降维的目的;本发明可显著提高软件缺陷发现效率。
搜索关键词: 基于 神经网络 软件 缺陷 预测 方法
【主权项】:
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