发明专利已授权

一种基于特征提取和Stacking集成学习的软件缺陷预测方法

📄 申请号：CN202111106611.0 📄 发布日：2026/09/11

著录项目信息

申请日

2021-09-22

公开号

CN113837266B

公开日

2022-05-20

申请人

西南民族大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06F11_36 ,

技术画像

所属领域

特征提取特征提取堆叠集成学习软件缺陷预测

应用场景

软件测试, 软件质量保障, 软件工程, 软件维护, 缺陷管理

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特征提取和Stacking集成学习的软件缺陷预测方法，包括：(1)利用核主成分分析对原始数据集进行特征提取，得到降维后的缺陷数据集DS′；(2)利用本发明提出的协同过滤算法为新的软件缺陷数据推荐适用的抽样方法，使用推荐的抽样算法在缺陷数据集DS′上进行不平衡处理，得到不平衡处理后的缺陷数据集DS″；(3)使用K‑Means算法对缺陷数据集DS″进行聚类，对于偏离主流类别的异常值进行剔除，得到缺陷数据集DS″′；(4)构建基于Stacking集成学习的软件缺陷预测模型，为第一层的基学习器和第二层的元学习器选择合适的分类器，构建出性能良好的软件缺陷预测模型；(5)在处理后的缺陷数据集DS″′上使用集成后的模型与基模型和主流集成模型进行对比，以此验证本发明提出的集成预测模型的性能优劣。研究结果表明，本发明提出的KSSDP集成预测模型比基模型和主流集成模型的性能更好。

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

用于空气污染检测的无人机系统

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：7 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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