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基于样本分布特征和SPY算法的软件缺陷预测方法

Name: 基于样本分布特征和SPY算法的软件缺陷预测方法
Brand: 杭州电子科技大学
SKU: 2021107033222
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110703322.2 📄 发布日：2026/09/11

著录项目信息

申请日

2021-06-24

公开号

CN113434401B

公开日

2022-10-28

申请人

杭州电子科技大学

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 ,

技术画像

所属领域

软件缺陷预测软件缺陷预测机器学习算法数据分布特征分析

应用场景

软件测试, 软件质量保障, 软件开发, 缺陷管理, 软件维护

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于样本分布特征和SPY算法的软件缺陷预测方法；本发明基于软件缺陷数据集的分布特征，提出了边界k值确定公式。根据公式为不同的数据集选择合适的少数类边界样本。此外，本发明将SPY算法和边界采样算法结合，通过边缘样本优化SPY算法，将少数类边界区域的部分多数类样本设置成为SPY样本，并为SPY样本设置较小训练样本权重，在原始少数类边界区域内部使用边界采样的算法。SPY样本可以对边界上的少数类样本起到引导的作用，确保边界区域的少数类样本能够被正确分类。同时，通过为SPY样本设立一个较小的样本权重，减少了SPY样本对多数类样本的分类影响，最终达到一个较好的分类效果。

常见问题

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： CN113434401B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

一种电子烟及其电子烟液

当前第 / 件

一种基于局部密度信息的软件缺陷数据自适应过采样方法

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

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：15 ❤️ 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

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

李** 企业¥-8万

陈**¥-3万

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