公开(公告)号：CN103810101A

公开(公告)日：2014-05-21

申请号：CN201410056779.9

申请日：2014-02-19

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 胡昌振 ,  单纯 ,  陈博洋 ,  马锐 ,  王勇

IPC: G06F11/36

Abstract: 本发明提供了一种软件缺陷预测方法和软件缺陷预测系统，用以解决现有的软件缺陷预测精度不高的问题。包括：降维处理单元、SVM训练单元和缺陷预测单元；其中步骤一、根据局部线性嵌入算法LLE对第一训练数据集进行降维处理，得到第一训练数据集中每个样本点映射到低维空间中的低维向量，得到由各低维向量组成的第二训练数据集；步骤二、根据所述第二训练数据集对支持向量机SVM分类器进行训练，得到SVM分类器的最优分类超平面函数，进而得到训练好的SVM分类器；步骤三、根据所述训练好的SVM分类器对待预测软件进行缺陷预测。

公开(公告)号：CN103810101B

公开(公告)日：2019-02-19

申请号：CN201410056779.9

申请日：2014-02-19

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 胡昌振 ,  单纯 ,  陈博洋 ,  马锐 ,  王勇

IPC: G06F11/36

Abstract: 本发明提供了一种软件缺陷预测方法和软件缺陷预测系统，用以解决现有的软件缺陷预测精度不高的问题。包括：降维处理单元、SVM训练单元和缺陷预测单元；其中步骤一、根据局部线性嵌入算法LLE对第一训练数据集进行降维处理，得到第一训练数据集中每个样本点映射到低维空间中的低维向量，得到由各低维向量组成的第二训练数据集；步骤二、根据所述第二训练数据集对支持向量机SVM分类器进行训练，得到SVM分类器的最优分类超平面函数，进而得到训练好的SVM分类器；步骤三、根据所述训练好的SVM分类器对待预测软件进行缺陷预测。