[发明专利]基于CNN-SVM的软件缺陷预测方法在审
| 申请号： | 202011430269.5 | 申请日： | 2020-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN112631898A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 雷杨;朱耀琴 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 封睿 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于CNN‑SVM的软件缺陷预测方法，从软件历史开发数据中提取软件数据特征，将获得的数据特征进行归一化处理；对归一化后的缺陷样本的数据特征进行SMOTE样本扩充；构建CNN‑SVM模型，正常样本和扩充后的缺陷样本一起输入到CNN‑SVM模型中,先由CNN网络进行卷积、下采样和扁平化处理，完成特征提取后，输入到SVM层进行缺陷预测；采用RMSProp优化器，基于binary_cross_entroy损失函数进行优化拟合，完成CNN‑SVM模型的训练；将目标软件缺陷特征输入训练好的CNN‑SVM模型，输出预测结果。本发明在较为复杂和不平衡问题较大的数据集上，其性能相较于目前性能较好的无监督学习和半监督学习更优。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn svm 软件 缺陷 预测 方法 | ||
【主权项】：
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