[发明专利]一种自动标记软件错误报告并进行严重性识别的方法有效
| 申请号： | 201910595620.7 | 申请日： | 2019-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN110287124B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 李辉;杨溪;张天伦;李阳;李博;陈荣;葛新 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06F11/07 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 姜玉蓉;李洪福 |
| 地址： | 116026 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种自动标记软件错误报告并进行严重性识别的方法，包括以下步骤：S1：对软件错误报告进行编码并将错误报告标记为严重或不严重；S2：采用严重报告和不严重报告训练分类器，获得每个输入报告的后验概率，其中后验概率为输入报告分类的概率分布；S3：采用完成训练的分类器对无标记报告的数据集进行分类，并获得该数据集中每个样例的后验概率；S4：根据S3中求得的后验概率求解每个无标记报告的模糊度；S5：将无标记报告按照模糊度的升序排列，选取前k个无标记报告填充到原数据集中扩充数据集，对扩充后的数据集重新训练分类器。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 自动 标记 软件 错误报告 进行 严重性 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种自动标记软件错误报告并进行严重性识别的方法，其特征在于包括：以下步骤：S1：对软件错误报告进行编码并将错误报告标记为严重或不严重；S2：采用严重报告和不严重报告训练分类器，获得每个输入报告的后验概率，其中后验概率为输入报告分类的概率分布；S3：采用完成训练的分类器对无标记报告的数据集进行分类，并获得该数据集中每个样例的后验概率；S4：根据S3中求得的后验概率求解每个无标记报告的模糊度；S5：将无标记报告按照模糊度的升序排列，选取前k个无标记报告填充到原数据集中扩充数据集，对扩充后的数据集重新训练分类器。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于大连海事大学，未经大连海事大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910595620.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
