[发明专利]一种用于确定最佳的神经网络输入向量长度的方法在审
| 申请号： | 202110659650.7 | 申请日： | 2021-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN113467766A | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 蔡赛华;刘博;陈锦富;张翅;陈海波 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06F8/33 | 分类号： | G06F8/33 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种用于确定最佳的神经网络输入向量长度的方法，属于软件测试技术领域。该方法包括以下步骤：步骤1，对所有代码小工具的符号数量从小到大进行排序；步骤2，近似化所有代码小工具的符号数量，获取近似值；步骤3，使用近似导数的思想求得每个数据点的近似斜率；步骤4，根据近似斜率将前后五个点的变化趋势，获得平均斜率；步骤5，确定神经网络最佳的输入向量长度。本发明针对基于神经网络的软件源代码漏洞检测的特点，使用深度学习技术基于源代码对其进行漏洞检测，提供用于确定最佳的神经网络输入向量长度的方法，有效地确定该数据集最佳的向量长度用于训练神经网络模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 确定 最佳 神经网络 输入 向量 长度 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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