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基于工作量感知即时软件缺陷预测方法及装置 

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申请/专利权人:华南理工大学

摘要:本发明属于软件缺陷预测领域,具体提供了基于工作量感知即时软件缺陷预测方法及装置,通过构建初始软件缺陷预测模型;通过加权代码改动量计算变更工作量;依据变更工作量计算初始软件缺陷预测模型的ACC和Popt值;通过多目标黏菌算法(SlimeMouldAlgorithm,SMA),对初始软件缺陷预测模型的超参数进行优化,进行多次迭代,使ACC和Popt值同时达到最优。采用加权代码改动量来计算变更工作量,从而将工作量与具体编程技术、代码分布、问题复杂度等因素进行关联,提高了工作量的合理性,同时通过多目标SMA,以求解ACC和和Popt两个性能评估指标的最大值作为优化目标,对软件缺陷预测模型进行优化,提高了预测的准确度。

主权项:1.基于工作量感知即时软件缺陷预测方法,其特征在于,包括:构建初始软件缺陷预测模型;通过加权代码改动量计算变更工作量;依据变更工作量计算初始软件缺陷预测模型的ACC和Popt值;通过多目标多目标黏菌算法即SMA算法,对初始软件缺陷预测模型的超参数进行优化,进行多次迭代,使ACC和Popt值同时达到最优;将优化后的超参数代入初始软件缺陷预测模型,得到最终软件缺陷预测模型;通过最终软件缺陷预测模型进行缺陷预测。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 华南理工大学 基于工作量感知即时软件缺陷预测方法及装置

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