发明专利已授权

一种基于深度迁移的软件缺陷预测方法

📄 申请号：CN201910446546.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2019-05-27

公开号

CN110162475A

公开日

2019-08-23

申请人

浙江工业大学

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 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06Q10_04 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习迁移学习软件缺陷预测

应用场景

软件测试, 软件质量保障, 软件开发管理, 软件可靠性

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摘要

本发明公开了一种基于深度迁移的软件缺陷预测方法，包括：(1)采用可视化方法将源项目和目标项目的源代码文件转化为图像文件；(2)构建深度迁移网络，其中，所述深度迁移网络包含提取单元和软件缺陷预测单元，并在特征提取单元采用自注意力机制；(3)根据采用自注意力机制提取的训练样本特征和测试样本特征之间的最大均值差异，和深度迁移网络的预测输出与样本的真值标签自检的交叉熵构建损失函数，并以损失函数收敛为目标，对深度迁移网络进行训练，以获得软件缺陷预测模型；(4)应用时，采用可视化方法将待检测源代码文件转化为图像，并将图像输入至软件缺陷预测模型，经计算，输出待检测源代码文件的缺陷预测结果。

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

青/蓝光量子限域CsPbBr3复合材料及其制备方法与应用

当前第 / 件

基于三阶级联检测器的图像类对抗样本识别方法及检测器

同领域国内专利 · IPC: (G06F11_36)

G06F11_00 G06F11_07 G06F11_08 G06F11_10 G06F11_14 G06F11_1446 G06F11_20 G06F11_22 G06F11_26 G06F11_263 G06F11_267 G06F11_27 G06F11_273 G06F11_30 G06F11_32 G06F11_34 G06F11_36 G06F11_3604 G06F11_362 G06F11_3668 覆盖20个领域

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