[发明专利]一种基于共享隐层自编码器的跨项目软件缺陷预测方法有效
| 申请号： | 202010001850.9 | 申请日： | 2020-01-02 |
| 公开（公告）号： | CN111198820B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 荆晓远;李娟娟;吴飞;孙莹 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于共享隐层自编码器的跨项目软件缺陷预测方法，首先，对数据集进行预处理并划分训练集和测试集；其次，采用具有共享机制的自编码器进行特征提取，分别提取出训练集和测试集的深度特征；最后，引入焦点损失函数，训练分类器。本发明解决了跨项目软件缺陷预测中的特征分布差异问题以及首次提出了基于焦点损失共享隐层自编码器技术，使得不同的数据分布变得更加相似，利用焦点损失学习技术，给不同类别的样本分配不同的权重来解决类不平衡，同时在容易分类的样本和难分类的样本上给予不同的权重来使得分类器能够更好的学习难以分类的样本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 共享 编码器 项目 软件 缺陷 预测 方法 | ||
【主权项】：
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