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[发明专利]基于类不平衡学习和遗传算法的包裹式特征选择的软件缺陷预测方法-CN201610422657.6有效
发明人：陈翔;田丹;陆凌姣;王莉萍;吉人;魏世鑫 -专利权人：南通大学
申请日： 2016-06-16 - 公布日： 2019-02-19 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：基于类不平衡学习和遗传算法的包裹式特征选择的软件缺陷预测方法，属于软件质量保障领域。包括如下步骤：(1)挖掘软件项目的版本控制系统和缺陷跟踪系统，从中抽取程序模块；通过对程序模块进行类型标记和软件度量，可以生成缺陷预测数据集D；(2)对缺陷预测数据集执行两阶段包裹式特征选择方法，先得到最优特征子集FS'，再基于最优特征子集FS'，对数据集D进行预处理并形成预处理后的数据集D'；(3)借助决策树这一分类方法，基于预处理后的数据集D'构建出缺陷预测模型。本发明一方面可以有效识别并移除缺陷预测数据集内的冗余特征和无关特征，另一方面可以有效缓解缺陷预测数据集内的类不平衡问题，最终可有效提高缺陷预测模型的性能。
基于阶段包裹特征选择软件缺陷预测方法

[发明专利]端塞焊缝缺陷检测模型训练方法、检测方法和电子设备-CN202211093216.8在审
发明人：王禹;齐振国;单飞虎;曲佳佳;刘聪;李晶;李春喜 -专利权人：北京东方国信科技股份有限公司
申请日： 2022-09-08 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种端塞焊缝缺陷检测模型训练方法、检测方法和电子设备，涉及图像处理技术领域，解决了缺陷检测准确度较低的问题。该方法包括：获取多个端塞图像样本及其对应的缺陷位置和缺陷类型；对各端塞图像样本进行端塞焊缝定位处理及分割处理，得到各端塞图像样本对应的焊缝缺陷图像；将多个焊缝缺陷图像输入至初始端塞焊缝缺陷检测模型中，得到各端塞图像样本对应的预测缺陷位置和预测缺陷类型；根据各端塞图像样本对应的缺陷位置、缺陷类型、预测缺陷位置和预测缺陷类型，对初始端塞焊缝缺陷检测模型的模型参数进行更新，使得训练得到的端塞焊缝缺陷检测模型，可以准确地检测端塞焊缝的缺陷位置和缺陷类型，提高了缺陷检测结果的准确度
焊缝缺陷检测模型训练方法电子设备

[发明专利]一种基于条件概率的电力设备缺陷事件预警方法-CN201811497915.2有效
发明人：张明;徐家慧;王浩;王刚;武江;白静洁;谭琛;娄天月 -专利权人：国网江苏省电力有限公司南京供电分公司;国网江苏省电力有限公司;国家电网有限公司;北京科东电力控制系统有限责任公司
申请日： 2018-12-07 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于条件概率的电力设备缺陷事件预警方法，包括：获取历史观测数据、计算预测观测数据、计算目标设备数量、计算缺陷风险概率。本发明提供的基于条件概率的电力设备缺陷事件预警方法通过历史观测数据对与设备发生缺陷相关联的关联因素进行预测，预测出在未来态的预测观测数据，进而计算出设备群在未来态发生缺陷的缺陷风险概率，以对电力设备存在的缺陷风险概率进行预测，从而达到对设备会发生的缺陷风险进行提前预警的目的，还可以简化对电力设备进行排查和/检测的程序和检查范围，降低排查和/检测难度，省时省力，方便快捷。
一种基于条件概率电力设备缺陷事件预警方法

[发明专利]零部件缺陷检测方法、装置及电子设备-CN202010605838.9在审
发明人：苑鹏程;林书妃;张滨;韩树民;徐英博;冯原;辛颖;王晓迪;刘静伟;文石磊;章宏武;丁二锐 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-06-29 - 公布日： 2020-10-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了零部件缺陷预测方法、装置及电子设备，涉及人工智能、深度学习、云计算以及计算机视觉领域，具体涉及工业质检方面。具体实现方案为：获取零部件的多个平面的平面图像；对平面图像按照参考尺寸进行切割，得到多个子图；将多个子图输入预先训练的缺陷预测模型，得到每个子图的缺陷预测结果；将缺陷预测结果输入预先训练的缺陷识别模型，得到每个子图的缺陷识别结果，缺陷识别结果包括缺陷种类和缺陷等级。通过上述方案，一方面，可以实现对零部件的真实缺陷的精确识别，从而提高缺陷检测结果的精准度，降低对零部件是否存在缺陷误判的概率。另一方面，针对缺陷预测模型的输入数据的处理较为方便，可以降低人工成本。
零部件缺陷检测方法装置电子设备

[发明专利]一种电网缺陷物资智能仓储调度系统的构建方法-CN202011315338.8有效
发明人：俞虹;唐诚旋;蒋群群;陈珏伊;张秀;程文美;代洲;徐一蝶 -专利权人：贵州电网有限责任公司
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种电网缺陷物资智能仓储调度系统的构建方法，包括，基于开源和采购的气象数据，以及电网系统提供的历史缺陷数据，构建缺陷物资预测模型，并对所述缺陷物资进行预测；融合所述预测的结果，并结合当前物资的仓储状态本发明将基于气象数据和历史缺陷数据的缺陷物资预测、基于强化学习的缺陷物资调度进行串联，整合到JavaWeb系统中，实现了智能、易用的系统。
一种电网缺陷物资智能仓储调度系统构建方法

[发明专利]一种基于领域自适应的跨项目软件缺陷预测方法-CN202211309045.8在审
发明人：陆璐;周岩武;冼允廷 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明涉及软件工程数据分析和预测领域，为一种基于领域自适应的跨项目软件缺陷预测方法，包括以下步骤：将神经网络作为特征提取器，根据软件项目的表示提取代码文件的高维代码特征；根据源项目的特征域和目标项目的特征域通过MMD函数对缺陷预测模型进行训练；对MMD函数进行加权优化，使用梯度下降法对神经网络进行训练得到优化的缺陷预测模型；将软件代码文件输入优化的预测模型，输出代码文件存在缺陷的概率。本发明可以解决跨项目场景下软件缺陷预测方法中源项目和目标项目的域分布差异较大，从源域学习到的知识难以迁移到目标域的问题，可以降低软件缺陷预测的训练成本和增加预测模型的扩展性。
一种基于领域自适应项目软件缺陷预测方法

[发明专利]缺陷检测方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品-CN202310823041.X在审
发明人：吴凯;江冠南;王智玉;束岸楠 -专利权人：宁德时代新能源科技股份有限公司
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种缺陷检测方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。根据待测电池的第一检测图像和缺陷检测模型，确定第一检测图像的缺陷预测结果，根据第一检测图像的缺陷伪标签和缺陷预测结果，训练缺陷检测模型得到新缺陷检测模型；缺陷检测模型根据电池的检测图像样本预先训练得到。本申请根据第一检测图像和缺陷检测模型获取缺陷预测结果，同时利用第一检测图像的缺陷伪标签和缺陷预测结果对缺陷检测模型进行训练，得到了更新后的新缺陷检测模型，不需要额外获取与第一检测图像同缺陷类型的外部数据集，以及不需要进行额外的离线重训练，降低了缺陷检测模型的训练周期，从而降低获取缺陷检测结果的周期，满足实际工业场景的需求。
缺陷检测方法装置计算机设备存储介质程序产品

[发明专利]一种组合式软件缺陷报告分类方法-CN201410250512.3有效
发明人：周宇;童燕翔;古睿航 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2014-06-09 - 公布日： 2017-10-24 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种组合式软件缺陷报告分类方法，包括以下步骤提取软件缺陷报告的非结构型特征属性，并进行预处理而得到特征词集合；利用监督式的文本挖掘技术预测所述特征词集合所描述内容倾向于修正性缺陷的程度等级；将所述等级的预测结果与该软件缺陷报告的编号ID与有用的结构型特征属性相结合，从而生成一新的软件缺陷报告；利用数据挖掘的方法预测新的缺陷报告是否为修正性缺陷。本发明通过滤除非修正性的缺陷，降低缺陷数据库的噪声，从而提高基于缺陷报告数据库的缺陷预测研究的精确度。
一种组合式软件缺陷报告分类方法

[发明专利]一种基于聚类融合过采样的软件缺陷预测方法-CN202310267759.5在审
发明人：张莉;魏真;赵雷;王邦军;李映 -专利权人：苏州大学
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于聚类融合过采样的软件缺陷预测方法，包括：将软件数据集合划分为无缺陷数据集合与有缺陷数据集合；对有缺陷数据集合中样本点聚类，获取无噪声有缺陷子簇集合；将无噪声有缺陷子簇集合中属于同一方向的子簇合并；计算无噪声有缺陷子簇集合中每个子簇的子簇选择概率，计算有缺陷子簇中每个样本点的样本选择概率；根据子簇选择概率，选择有缺陷子簇，根据样本选择概率，从所选有缺陷子簇中选择基点样本点；根据基本样本点的类型选择候选点，对所选有缺陷子簇进行插值，直至有缺陷数据集合与无缺陷数据集合中样本数相同，获取平衡软件数据集合来训练软件缺陷预测模型，利用训练好的软件缺陷预测模型对待检测软件数据进行缺陷预测。
一种基于融合采样软件缺陷预测方法

[发明专利]一种含多尺度缺陷金属断裂失效行为的分析方法-CN202010237004.7有效
发明人：田力男;刘珑;丁宁;郭卫民;侯南;李囡 -专利权人：山东省分析测试中心
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G01N23/046 文献下载
摘要：本发明涉及材料断裂失效分析领域，具体提供一种含多尺度缺陷金属断裂失效行为的分析方法，该分析方法中，金属材料中应含有至少两个尺度的缺陷。在本发明中，通过从小尺度到大尺度逐级预测各缺陷外周的力学性能，最终预测金属材料的断裂失效行为。通过上述方式预测金属材料的断裂失效区域，能够将第二缺陷至第N缺陷对基体性能的影响添加入有限元分析模型的分析过程中，降低第二缺陷至第N缺陷对分析预测的干扰。同时，依次预测第N‑1外周至第一外周的相关力学性能参数，与直接将远离缺陷外周的基体的相关力学性能参数作为配置参数相比，本发明提供的一种含多尺度缺陷金属断裂失效行为的分析方法，断裂失效分析预测的结果更精准
一种尺度缺陷金属断裂失效行为分析方法

[发明专利]一种金属三维点阵结构的缺陷检测方法及系统-CN202010127070.9在审
发明人：张玉燕;任腾飞;温银堂;张芝威 -专利权人：燕山大学
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种金属三维点阵结构的缺陷检测方法及系统。该方法包括：获取金属三维点阵结构的断层图像；采用darknet‑53网络模型中的特征提取网络对断层图像进行特征提取，得到断层图像对应的多尺度预测信息；根据所述预测信息确定每个预测框对应的缺陷类别；根据darknet‑53网络模型中的聚类中心，利用yolo层对每个预测框的位置信息进行修正，得到每个预测框的实际位置；根据预测框的实际位置，采用NMS算法确定最终预测框；根据最终预测框确定金属三维点阵结构中缺陷的位置和缺陷类别本发明可以适用于金属三维点阵结构，进而提高缺陷检测的准确度。
一种金属三维点阵结构缺陷检测方法系统

[发明专利]一种模拟铝合金砂型铸造过程的缩孔缺陷预测方法-CN201710983587.6有效
发明人：牛晓峰;刘一鸣;王宝健;阎佩雯;宋振亮;黄志伟;程伟丽;侯华 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2017-10-20 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种模拟铝合金砂型铸造过程的缩孔缺陷预测方法，是针对铝合金砂型铸造过程中的缩孔缺陷，在实际铸造之前进行模拟预测，有利于在实际铸造中减少铸造缺陷；以计算机语言VC++为开发平台编写程序，进行计算机运行，得出预测结果，展现铝合金铸件砂型铸造中缩孔缺陷的分布情况和尺寸，此预测方法使用设备少，计算方法通用、合理，计算速度快，模拟结果准确，适合铝合金铸件砂型铸造下缩孔缺陷预测。
一种模拟铝合金砂型铸造过程缩孔缺陷预测方法

[发明专利]一种软件项目质量的预测方法、预测系统及介质-CN202111399753.0在审
发明人：吴旭;曹晶晶 -专利权人：航天信息股份有限公司
申请日： 2021-11-19 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种软件项目质量的预测方法、预测系统及介质，该软件项目质量的预测方法包括：获取多个软件项目的质量评价结果和与多个软件项目对应的第一缺陷项清单，建立软件质量预测模型，基于第一缺陷项清单和质量评价结果，对软件质量预测模型进行训练和验证，获取当前软件项目对应的第二缺陷项清单，将第二缺陷项清单输入软件质量预测模型中，得到当前软件项目的质量预测结果；本发明的预测方法根据开发过程中产生的量化数据，通过机器学习预测当前软件项目的质量情况
一种软件项目质量预测方法系统介质

[发明专利]一种钢板缺陷检测方法、装置、设备和服务器-CN201810019418.5在审
发明人：冷家冰;刘明浩;梁阳;文亚伟;张发恩;郭江亮;唐进;尹世明 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2018-01-09 - 公布日： 2018-07-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出一种钢板缺陷检测方法、装置、设备和服务器。钢板检测方法包括：接收待检测钢板的图片数据，并根据所述图片数据生成缺陷检测请求；监测多个服务器的运行状态，将所述待检测钢板的图片数据和所述缺陷检测请求发送至第一服务器上；从所述第一服务器接收预测结果；其中，所述预测结果通过所述检测模型对所述待检测钢板的图片数据进行预测计算后得到，并且所述预测结果包括检测合格和缺陷结果，所述缺陷结果中包括所述待检测钢板的缺陷中每个缺陷的位置和类别；和根据所述预测结果，执行相应的响应动作利用所提出的方法，能够得到缺陷的位置和类别，提高了检测精度。
检测图片数据预测结果钢板服务器第一服务器钢板缺陷缺陷检测缺陷结果钢板检测请求发送响应动作预测计算运行状态监测

[发明专利]一种面向代价感知的实时缺陷预测模型增强方法-CN201910261531.9有效
发明人：荆晓远;李志强;陈昊文;黄鹤;彭奕;姚永芳 -专利权人：广东石油化工学院
申请日： 2019-04-02 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明提出了一种面向代价感知的实时缺陷预测模型增强框架，包括将原有的预测风险值和和代价值转化为同一量纲，再将转化后的值通过自适应学习进行加权组合作为新的预测风险值，最后将该面向代价感知的实时缺陷预测模型增强框架应用于现有的代价感知的实时缺陷预测模型进行增强本发明面向代价感知的实时缺陷预测模型增强框架使用自适应学习充分利用了原有预测的模型的风险值和审查代价值，并且通过数据转换解决了数据分布不平衡问题，有效提高了模型的预测效果。
一种面向代价感知实时缺陷预测模型增强方法