发明专利已授权

一种基于特征分布对齐和邻域实例选择的跨项目缺陷预测方法

📄 申请号：CN202110285188.9 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2021-03-17

公开号

CN113157564B

公开日

2023-11-07

申请人

江苏师范大学

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 , G06F18_22 , G06F18_214 ,

技术画像

所属领域

软件缺陷预测软件缺陷预测迁移学习机器学习

应用场景

软件质量保障, 软件测试, 软件开发过程改进, 软件维护

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

一种基于特征分布对齐和邻域实例选择的跨项目缺陷预测方法，具体包括以下步骤：从软件缺陷数据集中选择源项目，合并所有源项目构成源项目集，并选择一个目标项目；计算源项目集的协方差矩阵、目标项目的协方差矩阵；消除源项目集的特征间相关性，并将目标项目的特征相关性填充到至其中，输出特征对齐后的源项目集数据#imgabs0#在#imgabs1#中选择与目标项目中实例相似度较高的实例构成训练实例集TS；使用训练实例集TS训练Logistic模型，再用此对目标项目中的每个实例进行缺陷预测分类。本发明通过采用特征分布对齐方法和邻域实例选择方法实现模型所需的训练数据的选择，有效解决跨项目软件缺陷预测方法中项目之间以及实例之间的差异性，提高缺陷预测性能。

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

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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：33 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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