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- [发明专利]软件缺陷预测方法和系统-CN201510247157.9有效
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杨春晖;熊婧;高岩;林军;李冬
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工业和信息化部电子第五研究所
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2015-05-14
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2017-10-20
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G06F11/36
- 本发明涉及一种软件缺陷预测方法和系统，获取样本软件模块并进行聚类处理，得到聚类子集。计算聚类子集的高斯参数，并根据高斯参数生成伪缺陷样本，根据软件缺陷样本集和伪缺陷样本得到更新缺陷样本集。根据更新缺陷样本集进行训练得到缺陷预测模型，根据缺陷预测模型对待测软件模块进行缺陷预测并输出预测结果。对样本软件模块采用聚类的方式形成聚类子集，对聚类子集进行高斯分析计算得到高斯参数，然后根据高斯参数生成伪缺陷样本。通过增加更多的缺陷数据生成更新缺陷样本集进行训练，提高缺陷预测模型的准确度，使缺陷预测模型能够更好的对缺陷数据进行估计和拟合，提高了对软件缺陷的预测准确性。
- 软件缺陷预测方法系统
- [发明专利]一种基于图神经网络的通用缺陷检测方法-CN202210167928.3在审
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王豫;张弛;徐安孜;陈谦;王林章
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南京大学
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2022-02-23
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2022-05-13
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G06F8/75
- 本发明公开一种基于图神经网络的通用缺陷检测方法，包括以下步骤：程序预处理，提取程序语义信息图节点的语义特征值，并对图形表示向量化，生成模型需要的输入形式；构建基于图神经网络的通用缺陷预测模型，用标签标记缺陷样本分布，训练图神经网络的缺陷预测能力，将训练过程中的最优模型作为通用缺陷检测模型；使用通用缺陷检测模型对待测程序进行预测，自定义目标缺陷类型，通用缺陷基于距离排名的缺陷预测方法进行预测。特定缺陷为人工确认预测结果，为待测程序添加标签并使用模型进行学习，强化模型预测能力。本发明有效解决了目前的基于机器学习的缺陷预测方法需要大量训练数据学习缺陷特征，无法预测不在训练集中的缺陷类型的问题。
- 一种基于神经网络通用缺陷检测方法
- [发明专利]工件缺陷检测方法及装置-CN202011346308.3在审
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王罡;朱志庭;章国川;潘正颐;侯大为
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常州微亿智造科技有限公司
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2020-11-26
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2021-03-09
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G01N21/88
- 本申请揭示了一种工件缺陷检测方法及装置，属于工件缺陷检测技术领域。该方法包括利用视觉检测机台获取从产线上收集的工件的光学面图像；核对光学面图像上缺陷所在的位置及缺陷区域；将光学面图像输入至缺陷预测模型以获取预测数据；将核对的缺陷区域以及预测数据中的缺陷区域进行对比，将相交区域高于预定阈值的缺陷记为检出，将其他缺陷记为过检；将检出和过检分别标记于光学图像中对应缺陷的位置处，以供人工复核。本申请通过以不漏检为目标的缺陷预测模型输出关于缺陷的预测数据，并与核对的该光学面的缺陷数据进行对比，通过将缺陷预测模型输出的预测数据与实物对齐方案作为缺陷预测模型的辅助手段，使得漏检和过杀指标双双得以下降
- 工件缺陷检测方法装置
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