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龍圖騰網(wǎng)恭喜杭州趣鏈科技有限公司申請(qǐng)的專利一種基于多模型選擇的軟件缺陷預(yù)測(cè)方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114546847B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-27發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210137455.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F11/3668；該發(fā)明授權(quán)一種基于多模型選擇的軟件缺陷預(yù)測(cè)方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由邵羽;詹士瀟;曾磊;匡立中;張帥設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-02-15向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于多模型選擇的軟件缺陷預(yù)測(cè)方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于多模型選擇的軟件缺陷預(yù)測(cè)方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明首先使用增量學(xué)習(xí)的方式逐個(gè)訓(xùn)練得到隨機(jī)森林模型M0。然后，使用ADWIN概念漂移檢測(cè)機(jī)制檢測(cè)出樣本均值的動(dòng)態(tài)性，利用數(shù)據(jù)收集機(jī)制得到數(shù)據(jù)塊D1、D2。再次，使用SMOTE算法平衡D1和D2中的類別分布，分別得到數(shù)據(jù)塊D1’和D2’。對(duì)于獲取的數(shù)據(jù)塊D1，D2，D1’，D2’，基于隨機(jī)森林模型分別建立四個(gè)分類模型M1，M2，M3和M4，選出M0，M1，M2，M3和M4五個(gè)軟件缺陷流數(shù)據(jù)分類模型中性能最佳的模型，作為最終的軟件缺陷預(yù)測(cè)模型M。最后，基于隨機(jī)森林的M分類模型對(duì)軟件缺陷數(shù)據(jù)的類別進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而實(shí)現(xiàn)軟件缺陷預(yù)測(cè)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多模型選擇的軟件缺陷預(yù)測(cè)方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多模型選擇的軟件缺陷預(yù)測(cè)方法，其特征在于：包括以下步驟：步驟1）使用第一數(shù)據(jù)收集機(jī)制收集新到達(dá)的軟件模塊流數(shù)據(jù)，增量訓(xùn)練隨機(jī)森林分類模型M0；同時(shí)，使用新數(shù)據(jù)更新混淆矩陣中的統(tǒng)計(jì)量以及樣本均值的統(tǒng)計(jì)量；步驟2）將當(dāng)前時(shí)刻更新得到的樣本均值用于概念漂移檢測(cè)機(jī)制中，得到小樣本平衡數(shù)據(jù)塊D1和D2；步驟3）基于SMOTE算法，對(duì)獲取的數(shù)據(jù)塊D1和D2中進(jìn)行過(guò)采樣，分別得到類別分布平衡的數(shù)據(jù)塊D1’和D2’；所述SMOTE算法通過(guò)生成新的小樣本平衡數(shù)據(jù)塊D1和D2的數(shù)據(jù)分布，從而得到類別分布平衡的數(shù)據(jù)塊D1’和D2’；步驟4）在獲得的數(shù)據(jù)塊D1，D2，D1’和D2’上，分別建立隨機(jī)森林分類模型M1，M2，M3和M4；M3和M4是建立在數(shù)據(jù)塊D1’和D2’上的隨機(jī)森林分類模型；步驟5）計(jì)算訓(xùn)練得到的隨機(jī)森林分類模型M0，M1，M2，M3和M4對(duì)最新軟件模塊流數(shù)據(jù)的G-mean性能值，基于多模型選擇得到軟件缺陷預(yù)測(cè)模型M；步驟6）使用軟件缺陷預(yù)測(cè)模型M對(duì)軟件缺陷數(shù)據(jù)的類別進(jìn)行預(yù)測(cè)。

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