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    一种 用于 预测 软件 缺陷 方法 系统
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    摘要
    申请专利号:

    CN201410056820.2

    申请日:

    2014.02.19

    公开号:

    CN103810102A

    公开日:

    2014.05.21

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):G06F 11/36申请公布日:20140521|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 11/36申请日:20140219|||公开
    IPC分类号: G06F11/36; G06F19/00(2011.01)I 主分类号: G06F11/36
    申请人: 北京理工大学
    发明人: 胡昌振; 薛静锋; 王男帅; 单纯; 胡晶晶
    地址: 100081 北京市海淀区中关村南大街5号
    优先权:
    专利代理机构: 北京理工大学专利中心 11120 代理人: 仇蕾安
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410056820.2

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.02.01|||2014.06.25|||2014.05.21

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供了一种用于预测软件缺陷的方法和系统,用以解决现有软件缺陷预测精度不高,SVM参数选择难的问题。该方法包括以下步骤:步骤一、获取训练数据集,并建立基于SVM分类器的软件缺陷预测模型;步骤二、利用遗传算法同时寻找训练数据集的最优度量元属性子集和SVM分类器的参数C、σ的最优取值;其中,最优度量元属性子集是指能够独立代表训练数据集相应??榈氖粜?;参数C、σ的最优取值是指能够确定SVM分类器最优分类超平面函数的那组参数C、σ的值;步骤三、根据得到的最优度量元属性子集以及SVM分类器的参数C、σ的最优取值,得到基于SVM分类器的最佳软件缺陷预测模型;步骤四、根据得到的最佳软件缺陷预测模型对待测软件进行缺陷预测。

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