[发明专利]一种基于长短期记忆网络和LASSO算法的软件缺陷预测方法在审
| 申请号： | 202110969332.0 | 申请日： | 2021-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN113778862A | 公开（公告）日： | 2021-12-10 |
| 发明（设计）人： | 侯雪梅;高飞;杨奎武;李志博;张俭鸽 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 张立强 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于长短期记忆网络和LASSO算法的软件缺陷预测方法，该方法包括：提取待预测软件产品的度量元特征，并将待预测软件产品的历史数据分为训练集、验证集和测试集；采用LASSO logistic回归模型对提取到的度量元特征进行特征挑选，得到对软件缺陷预测有价值的特征；基于长短期记忆网络LSTM构建软件缺陷预测模型，并使用挑选出的对软件缺陷预测有价值的特征作为训练数据对所述软件缺陷预测模型进行训练；在训练过程中，采用验证集对所述软件缺陷预测模型的输出结果进行观察，进而进行模型参数调整，得到最优模型；采用所述最优模型对测试集中的程序样本数据进行预测识别，得到程序样本数据的缺陷预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 短期 记忆 网络 lasso 算法 软件 缺陷 预测 方法 | ||
【主权项】：
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