[发明专利]一种软件缺陷严重程度识别方法在审
| 申请号： | 201911425226.5 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111177010A | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 俞东进;郭世明;陈信;王琳 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06N3/12;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种软件缺陷报告严重程度识别方法。该方法基于卷积神经网络来实现缺陷报告严重程度的识别，利用元启发式算法—遗传算法进行特征选择来提高预测的性能。通过本发明方法能够高效识别软件缺陷报告的严重程度，降低软件维护的成本，对软件开发过程具有非常重要的意义。本发明提出使用遗传算法来进行特征提取，同时结合深度学习模型进行预测。相比于传统的软件缺陷报告严重程度预测方法，本发明利用遗传算法进行特征选择，采用最小化平均绝对偏差作为适应度函数来评估每个个体，大大提高特征选择的效果；使用深度卷积神经网络创建模型，进一步提高特征选择的准确性，增强预测模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 软件 缺陷 严重 程度 识别 方法 | ||
【主权项】：
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