[发明专利]一种基于有序神经网络的软件缺陷模块严重程度预测方法有效
| 申请号： | 202010679603.4 | 申请日： | 2020-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN111858328B | 公开（公告）日： | 2021-11-12 |
| 发明（设计）人： | 陈翔;贾焱鑫;李春明;葛骅;杨光;林浩 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
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| 地址： | 226019 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明属于软件质量保障领域，公开了一种基于有序神经网络的软件缺陷模块严重程度预测方法。本发明提供的方法包括如下步骤：挖掘样本软件项目所在的版本控制系统和缺陷跟踪系统，对样本软件项目的程序模块进行度量和缺陷严重程度的标记，构建样本数据集；基于样本数据集，采用有序神经网络模型和贝叶斯超参优化方法，获得软件缺陷预测模型，即具有最优超参数的有序神经网络模型；采用该软件缺陷预测模型预测软件项目中程序模块的缺陷严重程度。本发明构建软件缺陷预测模型相比于常规的软件缺陷预测方法，不仅可以进行软件缺陷预测，还可以预测缺陷的严重程度，且预测准确性更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 有序 神经网络 软件 缺陷 模块 严重 程度 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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