发明专利 已授权

一种软件缺陷预测方法及预测系统

📄 申请号:CN201710212286.3 📄 发布日:2026/03/16

著录项目信息

申请日
2017-04-01
公开号
CN106991049A
公开日
2017-07-28
申请人
南京邮电大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

软件测试, 软件质量保障, 软件开发, 系统运维

摘要

本发明公开了一种软件缺陷预测方法,该方法将有类别标记和无类别标记的样本共同处理,在拉普拉斯特征映射(LE)中使用半监督学习,改进LE方法,同时,为了避免将不同类的样本映射到较小的低维邻域中,尤其是将有缺陷样本映射到无缺陷样本邻域中,在LE算法计算样本点距离时引入代价敏感信息,以此来提高LE的映射精度,通过该方法可以有效改善特征提取的鉴别性。本发明还提出一种软件缺陷预测系统,将本发明应用在NASA数据库上,经实验验证所提方法的有效性,并且和其他对比方法相比,在分类性能上有一定的提升。

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这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN106991049A

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:261 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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