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摘 要:本发明公开一种基于生成对抗网络和集成学习的软件缺陷预测方法,包括:步骤1,对软件缺陷数据集进行预处理后划分成训练集和测试集,计算重采样率;步骤2,构造生成对抗网络模型;步骤3,将训练集输入至生成对抗网络训练,得到训练完成的生成对抗网络;步骤4,使用训练完成的生成对抗网络,根据重采样率,生成新的少样本缺陷数据,得到重采样后的训练集;步骤5,使用AdaBoost方法,构造软件缺陷强分类器,将测试集输入至训练完成的软件缺陷强分类器,得到软件缺陷预测结果。本发明解决了软件缺陷数据不平衡的问题,提高了软件缺陷预测方法的准确度、正确率、召回率和F‑measure性能。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202111243350.7 | 专利名称: | 基于生成对抗网络和集成学习的软件缺陷预测方法 |
申请日: | 2021-10-25 | 申请/专利权人 | 西安理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市碑林区金花南路5号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F11/36搜分类 互联网 算法搜索 |
公开/公告日: | 2022-02-18 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN114064459A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |