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摘要：本发明涉及一种基于DP‑ANN和软件缺陷模式的软件测试能力评估方法，属于软件测试领域。本发明的方法包括：预处理软件缺陷模型的各种类型的缺陷数据，构建软件缺陷模式；建立基于反向传播的BP神经网络算法的软件缺陷模式的软件测试能力评估DP‑ANN模型，并优化反向传播的梯度计算；根据预处理完成的数据，作为输入，通过建立的DP‑ANN模型，设置每一层的关联关系，每一层的数据量，训练得出评估模型所需的最优的权值和阈值；将最终的训练结果应用于软件缺陷模式的软件测试能力评估。本发明适用于软件缺陷模式的评估系统权重的计算，能够提高大规模复杂软件缺陷评估工作的效率，增加权重的客观性。
主权项：1.一种基于DP-ANN和软件缺陷模式的软件测试能力评估方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、预处理软件缺陷模型的各种类型的缺陷数据，构建软件缺陷模式；S2、建立基于反向传播的BP神经网络算法的软件缺陷模式的软件测试能力评估DP-ANN模型，并优化反向传播的梯度计算；S3、根据预处理完成的数据，作为输入，通过建立的DP-ANN模型，设置每一层的关联关系，每一层的数据量，训练得出评估模型所需的最优的权值和阈值；S4、将最终的训练结果应用于软件缺陷模式的软件测试能力评估，使用训练得出的最优的权值和阈值形成评估模型，通过实际测试得到的结果，输入到训练好的评估模型中，得到评估值，将其与实际观测值作比较，根据最终的输出值，确立评估结果等级，进行结果分析和讨论。
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百度查询： 北京计算机技术及应用研究所 基于DP-ANN和软件缺陷模式的软件测试能力评估方法
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