发明专利已授权

面向软件缺陷类分布不平衡的规则学习分类器集成方法

📄 申请号：CN201910893983.9 📄 发布日：2026/06/16

著录项目信息

申请日

2019-09-20

公开号

CN110674865A

公开日

2020-01-10

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06F11_36 ,

技术画像

所属领域

软件缺陷预测软件缺陷预测机器学习分类器集成

应用场景

软件测试, 软件质量保障, 缺陷管理, 软件开发

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开一种面向软件缺陷类分布不平衡的规则学习分类器集成方法，其包括如下步骤：步骤S1：采用主成分分析(PCA)法从原始特征中提取最有效特征从而去除无关和冗余属性，达到降维去噪目的；步骤S2：执行ADASYN过采样和无放回随机采样相结合的组合采样方法，从而解决软件缺陷数据的类分布不平衡性问题，通对采样率的设定提高了软件缺陷预测效率；步骤S3：选取基于规则学习的基分类器进行集成，构建软件缺陷预测模型。本方法利用基于规则学习算法先处理最不频繁的类最后处理最频繁类的机制，以及集成学习能够有效降低偏差和方差，进而降低分类误差的特点，使得模型在处理不平衡数据时具有良好的性能，提升了软件缺陷预测性能以及预测效率。

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

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：31 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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