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基于贝叶斯模型和粒子群优化的软件缺陷预测方法

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本发明提供一种基于贝叶斯模型和粒子群优化的软件缺陷预测方法。软件缺陷预测方法包括：输入源项目数据集；对源项目数据集的每一维特征计算平均值；根据平均值将源项目数据集中的样本划分为大于和小于平均值两部分；使用一阶依赖的贝叶斯模型分别在两部分数据上进行训练；将训练得到的两个子模型共同构建成一个基分类器；将所有基分类器组成初始种群；使用基于Pareto熵的多目标粒子群优化方法对初始种群进行迭代；得到最优组合权重得基分类器组合；输入目标项目数据集；利用基分类器组合在目标项目数据集上进行分类；输出分类的结果。本发明提供的软件缺陷的预测方法，速度快，准确率高。

著录项

公开/公告号CN113268434A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-08-17

原文格式PDF
申请/专利权人北京邮电大学;
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申请/专利号CN202110772750.0
发明设计人邢颖;林雪燕;林婉婷;
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申请日2021-07-08
分类号G06F11/36(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/00(20060101);G06N7/00(20060101);G06Q10/04(20120101);
代理机构
代理人
地址 100876 北京市海淀区西土城路10号
入库时间 2023-06-19 12:14:58

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法律状态
2022-07-26

授权

发明专利权授予

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