[发明专利]基于机器学习的软件缺陷与复杂度关联关系分析方法在审
| 申请号： | 202010234064.3 | 申请日： | 2020-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN111338972A | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 吴超;柯文俊;张在进;高晨;杨雨婷;王坤龙 | 申请（专利权）人： | 北京计算机技术及应用研究所 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36 |
| 代理公司： | 中国兵器工业集团公司专利中心 11011 | 代理人： | 王雪芬 |
| 地址： | 100854*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习的软件缺陷与复杂度关联关系分析方法，涉及人工智能、大数据技术领域。本发明提出一种基于机器学习的软件缺陷与复杂度关联关系分析方法，基于大量的软件测试数据，分别通过单因素方差检验、高斯混合模型的方式探究不同类别软件缺陷的数目与复杂度、软件类型等多因素之间的关系。在高斯混合模型的方式中，通过对复杂度度量结果进行清洗、处理，量化计算软件缺陷数与每一个复杂度度量元之间的影响关系，并基于AOV网络、关联分析等方法客观分析软件缺陷与多软件复杂度度量元之间的涌现特征，进而计算出影响软件缺陷的关键复杂度因素。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 软件 缺陷 复杂度 关联 关系 分析 方法 | ||
【主权项】：
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