发明专利已授权

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

Name: 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
Brand: 杭州电子科技大学
SKU: 2021111162527
Availability: InStock

📄 申请号：CN202111116252.7 📄 发布日：2026/09/11

著录项目信息

申请日

2021-09-23

公开号

CN113936185B

公开日

2024-12-24

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

G06V10_774

IPC 分类号

G06V10_774 , G06V10_762 , G06V10_764 , G06V10_771 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法数据挖掘软件工程

应用场景

软件缺陷预测, 软件质量保障, 软件测试, 不平衡数据分类, 机器学习建模

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摘要

本发明公开了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，本发明首先在数据预处理阶段使用Min‑Max归一化方法统一量纲，使用提出的AgglomerativeClustering‑Relief特征选择方法，降低数据维度并删除冗余特征。然后在自适应分组采样阶段，通过分析在低维状态下的少数类实例的局部密度信息，将所有少数类实例根据各自的分布特点划分至不同的分组，并针对不同分组中的少数类实例，采用针对性的过采样策略进行自适应过采样。最终使数据集中两类样本数量达到平衡，从数据层面解决不平衡问题。

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： CN113936185B

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

基于样本分布特征和SPY算法的软件缺陷预测方法

当前第 / 件

一种水利工程管道连接装置

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