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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明属于深度学习领域，特别涉及一种基于大数据的软件缺陷类别预测方法，包括从不同源域中采集软件的运行数据，对数据进行预处理操作；计算每个源域数据的权重，同时将预处理后的数据利用特征完全提取技术提取每个源域的数据特征；使用注意力机制对不同源域的特征加权得到第一融合特征，将不同域数据和其对应的注意力权重输入通过Flort模板融合得到第二融合特征；将第一融合特征和第二融合特征进行最后的融合得到最终融合特征，将最终融合特征作为多源域融合分类器模型的输入；多源域融合分类器模型考虑源域与目标源、源域与源域之间的关系对预测输入的特征是否存在目标域中的缺陷类型。本发明提高了软件缺陷类别预测的准确性和稳定性。
主权项：1.一种基于大数据的软件缺陷类别预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、从不同源域中采集软件的运行数据，对数据进行预处理操作；S2、计算每个源域数据的权重，同时将预处理后的数据利用特征完全提取技术提取每个源域的数据特征；S3、使用注意力机制对不同源域的特征加权得到第一融合特征，将不同域数据和其对应的注意力权重输入通过Flort模板融合得到第二融合特征；S4、将第一融合特征和第二融合特征进行最后的融合得到最终融合特征，将最终融合特征作为多源域融合分类器模型的输入；S5、多源域融合分类器模型考虑源域与目标源、源域与源域之间的关系对预测输入的特征是否存在目标域中的缺陷类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于大数据的软件缺陷类别预测方法
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