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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的异构软件缺陷倾向预测方法，包括如下步骤：对源项目缺陷数据中的软件缺陷度量元数据进行预处理；构建公共子空间变换模型；基于公共子空间变换模型，将源项目缺陷数据和目标项目缺陷数据变换到同一公共子空间中；构建缺陷预测分类模型，对缺陷预测分类模型和公共子空间变换模型进行训练；将目标项目缺陷数据输入至训练好的缺陷预测分类模型中，实现对目标项目的软件缺陷倾向进行预测。该方法有效处理变换特征子空间后的缺陷信息损失问题，提高软件缺陷预测模型的性能；且该方法简单、容易实现。
主权项：1.一种基于深度学习的异构软件缺陷倾向预测方法，其特征在于，包括如下步骤：对源项目缺陷数据中的软件缺陷度量元数据进行预处理；构建公共子空间变换模型；基于所述公共子空间变换模型，将源项目缺陷数据和目标项目缺陷数据变换到同一公共子空间中；构建缺陷预测分类模型，并对所述缺陷预测分类模型和所述公共子空间变换模型进行训练；将目标项目缺陷数据输入至训练好的缺陷预测分类模型中，实现对目标项目的软件缺陷倾向进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于深度学习的异构软件缺陷倾向预测方法
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