公开(公告)号：CN115269377B

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202210717428.2

申请日：2022-06-23

Applicant: 南通大学

Inventor： 张瑞年 ,  王楚越 ,  王晨宇 ,  尹思文 ,  王超 ,  郭伟琪 ,  文万志 ,  胡彬

IPC: G06F11/36 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/22 ,  G06F18/243 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明提供一种基于优化实例选择的跨项目软件缺陷预测方法，包括如下步骤：S1、构建项目向量集PVS；S2、构建目标实例优化索引IPI；S3、构建预训练集TPRED；S4、构建目标项目的优化索引TPOI；S5、构建基于优化实例选择的训练集BOD；S6、构建基于优化实例选择的跨项目软件缺陷预测方法BOICP。本发明提出一种基于优化实例选择的跨项目软件缺陷预测方法，通过构建目标实例全局特征向量实现源实例选择，然后使用相关性分析进一步优化实例选择，使用该方法构建的训练集有利于选择可靠的实例数据，实现更好的跨项目缺陷预测效果。

公开(公告)号：CN115269378A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210717461.5

申请日：2022-06-23

Applicant: 南通大学

Inventor： 张瑞年 ,  陈义 ,  祁佳篁 ,  尹思文 ,  王超 ,  郭伟琪 ,  文万志 ,  程实

IPC: G06F11/36 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种基于域特征分布的跨项目软件缺陷预测方法，包括如下步骤：S1、构建项目向量集PVS；S2、构建源域实例候选索引集SDCI；S3、构建源域实例候选集SDCS；S4、构建适应域特征分布索引DFDI；S5、构建适应域特征分布的训练集DFDD；S6、构建基于域特征分布的跨项目软件缺陷预测方法DFDCP。本发明提出一种基于域特征分布的跨项目软件缺陷预测方法，在源域实例候选集中，由目标实例的去均值化向量进行实例再选择，构建适应域特征分布的实例集，使用该方法构建的训练集有利于进一步建立精确的跨项目缺陷预测模型，实现更好的跨项目缺陷预测效果。

公开(公告)号：CN114896150A

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210503567.5

申请日：2022-05-09

Applicant: 南通大学

Inventor： 文万志 ,  张瑞年 ,  王楚越 ,  祁佳篁 ,  沈陈强 ,  朱宁波 ,  李跃华 ,  程实

IPC: G06F11/36 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明属于软件缺陷预测技术领域，提供一种基于实例选择的跨项目缺陷预测方法，包括如下步骤：S1、构建分类实例集CID；S2、将分类实例集中的所有度量值中心化EMC；S3、组合分布特征向量CDFV；S4、实例间距离计算BIDCM；S5、构建最相似源实例索引集；S6、构建训练集ND；S7、构建跨项目缺陷预测分类方法；S8、构建基于实例选择的跨项目缺陷预测方法ISCPDP。本发明通过选择组合分布特征向量与目标组合分布特征向量最相似的实例集组建训练集，优化后的训练集有利于建立精确的缺陷预测模型，进一步提高跨项目缺陷预测效率。