[发明专利]一种基于分层神经网络的克隆一致性变化预测方法和系统在审
| 申请号： | 202110394813.3 | 申请日： | 2021-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN113220301A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 张凡龙;陈宇琛;车毅 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06F8/41 | 分类号： | G06F8/41;G06F11/36;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510090 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于分层神经网络的克隆一致性变化预测方法和系统，方法包括以下步骤：预处理模块对代码片段数据进行预处理，将代码片段转换为抽象语法树形式，并对语法树上的节点使用word2vec进行编码，得到编码片段；代码片段特征提取神经网络模块建立代码片段特征提取神经网络，提取代码片段的特征信息；克隆组特征提取神经网络模块建立克隆组特征提取神经网络，融合代码片段的特征信息，提取克隆组的特征信息；克隆演化特征提取神经网络模块建立克隆演化特征提取神经网络，融合克隆组的特征信息，提取克隆演化的特征信息；评估模块使用十折交叉验证法对克隆演化的特征信息进行评估，输出预测结果的精确率、召回率和F1值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分层 神经网络 克隆 一致性 变化 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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