发明专利已授权

一种可缓解类重叠问题的跨版本深度缺陷预测方法

📄 申请号：CN202010581583.7 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-06-23

公开号

CN111767216B

公开日

2022-08-09

申请人

江苏工程职业技术学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F11_36

IPC 分类号

G06F11_36 , G06F8_41 , G06K9_62 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

软件缺陷预测软件缺陷预测深度学习机器学习

应用场景

软件测试, 软件质量保障, 软件维护, 软件开发过程管理, 智能化软件工程

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摘要

本发明公开了一种可缓解类重叠问题的跨版本深度缺陷预测方法，包括如下：1、跨版本软件缺陷预测中面向深度语义学习的整体框架；2、基于卷积神经网络的语义特征学习模型；3、面向深度语义学习的混合式最近邻清理策略。本发明采用混合式最近邻清理策略来缓解深度学习学出的语义特征中存在的类重叠问题。具体来说对源代码对应的抽象语法树，采用卷积神经网络学出深度语义特征，继而采用混合式最近邻清理策略对标注数据集进行重采样与数据清理。采用混合式最近邻清理策略能够处理类不平衡问题与类重叠问题，对数据的统计分析结果表明该策略能够提升基于深度语义学习的软件缺陷预测的性能。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于混合式主动学习策略的软件缺陷预测方法

当前第 / 件

一种耐火材料浇注装置及其使用方法

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