[发明专利]一种可缓解类重叠问题的跨版本深度缺陷预测方法有效
| 申请号： | 202010581583.7 | 申请日： | 2020-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN111767216B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 李芳;曲豫宾 | 申请（专利权）人： | 江苏工程职业技术学院 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06F8/41;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 许洁 |
| 地址： | 226000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种可缓解类重叠问题的跨版本深度缺陷预测方法，包括如下：1、跨版本软件缺陷预测中面向深度语义学习的整体框架；2、基于卷积神经网络的语义特征学习模型；3、面向深度语义学习的混合式最近邻清理策略。本发明采用混合式最近邻清理策略来缓解深度学习学出的语义特征中存在的类重叠问题。具体来说对源代码对应的抽象语法树，采用卷积神经网络学出深度语义特征，继而采用混合式最近邻清理策略对标注数据集进行重采样与数据清理。采用混合式最近邻清理策略能够处理类不平衡问题与类重叠问题，对数据的统计分析结果表明该策略能够提升基于深度语义学习的软件缺陷预测的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 缓解 重叠 问题 版本 深度 缺陷 预测 方法 | ||
【主权项】：
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