[发明专利]一种基于深度森林网络的软件缺陷预测方法在审
| 申请号： | 201711290710.2 | 申请日： | 2017-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN107943704A | 公开（公告）日： | 2018-04-20 |
| 发明（设计）人： | 李斌;周天驰;孙小兵 | 申请（专利权）人： | 扬州大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06K9/62;G06N99/00 |
| 代理公司： | 南京中新达专利代理有限公司32226 | 代理人： | 孙鸥,朱杰 |
| 地址： | 225009 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 森林 网络 软件 缺陷 预测 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于深度森林网络的代码缺陷预测方法，其特征在于如下步骤：
(1)挖掘代码历史仓库，抽取程序模块，对程序模块按照设定好的度量进行相关代码特征数据提取；
(2)将步骤(1)代码特征进行多粒度扫描，筛选出与缺陷相关度高的代码特征；
(3)利用步骤(2)中的缺陷特征构建多个随机森林和完全随机森林模型；
(4)将步骤(3)的多个随机森林级联成缺陷预测网络；
(5)对步骤(2)的缺陷特征向量按照设定比例进行随机切片，输入到步骤(4)中建立的缺陷预测网络进行训练，形成缺陷预测的分类器；
(6)将步骤(5)切片剩余的数据输入到缺陷预测分类器中，与真实标记的数据进行对比，验证训练效果，根据结果调整训练参数后得到最终的缺陷预测分类器。
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