[发明专利]基于样本分布特征和SPY算法的软件缺陷预测方法有效
| 申请号： | 202110703322.2 | 申请日： | 2021-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN113434401B | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 陈滨;俞坚强;方景龙 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于样本分布特征和SPY算法的软件缺陷预测方法；本发明基于软件缺陷数据集的分布特征，提出了边界k值确定公式。根据公式为不同的数据集选择合适的少数类边界样本。此外，本发明将SPY算法和边界采样算法结合，通过边缘样本优化SPY算法，将少数类边界区域的部分多数类样本设置成为SPY样本，并为SPY样本设置较小训练样本权重，在原始少数类边界区域内部使用边界采样的算法。SPY样本可以对边界上的少数类样本起到引导的作用，确保边界区域的少数类样本能够被正确分类。同时，通过为SPY样本设立一个较小的样本权重，减少了SPY样本对多数类样本的分类影响，最终达到一个较好的分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 样本 分布 特征 spy 算法 软件 缺陷 预测 方法 | ||
【主权项】：
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