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基于深度信念网络算法支持向量机的软件缺陷预测方法
专利申请号：CN201810571352.0
公 开 号：CN108763096A
代 理 人：温子云;仇蕾安
代理机构：11120 北京理工大学专利中心
专利类型：发明申请
申 请 日：20181106
公 开 日：20180606
专利主分类号：G06F11/36(20060101)
关 键 词：软件缺陷 预测 信念网络 降维 支持向量机 多维测量 精度降低 软件度量 软件提取 数据冗余 算法支持 预测结果 预测模型 向量机 分类
摘 要：本发明公开了一种基于深度信念网络算法支持向量机DBN‑SVM的软件缺陷预测方法，采用深度信念网络DBN对从待预测软件提取的软件度量属性进行降维；降维后的数据进入支持向量机SVM进行分类，得到软件缺陷预测结果。本发明采用新型的软件缺陷分布预测模型——DBN‑SVM，解决软件缺陷分布的预测中，由多维测量引起的数据冗余所导致的预测精度降低的问题。
