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公开(公告)号：CN107957946A
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201711250307.7
申请日：2017-12-01
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出一种基于邻域嵌入保护算法支持向量机的软件缺陷预测方法，用于解决软件度量数据冗余的问题。包括：从软件缺陷预测数据集中选择训练集X1和测试集X2；采用NPE算法对所述训练集X1和测试集X2进行降维；将降维后的训练集Y1作为训练输入集，使用支持向量机SVM进行训练，获得经过训练后的缺陷预测模型；将降维后的测试集Y2作为测试输入集，使用训练后的缺陷预测模型进行预测，将预测结果与实际结果进行比较，如果预测结果满足终止条件，则此时的软件缺陷预测模型为最优软件缺陷预测模型；否则，重新执行SVM训练进行优化。
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公开(公告)号：CN102590326A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201110336450.4
申请日：2011-10-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01N27/83
Abstract: 一种能够实现生产和使用现场快速检测的金属磁记忆/漏磁一体化多探头检测装置，可以对轴类和管类零件进行准确高效的检测。多探头固定架上可同时固定多个探头，对被测对象可以同时进行多个通道的检测，大大提高了检测效率。在探头固定架上可同时固定多个探头，探头的提离高度可调，通过随动架、压紧弹簧、调节螺母等机构，在检测过程中可确保探头与被测对象之间的角度和提离高度恒定不变，提高了检测的准确性。该装置结构设计合理，有效提高了磁记忆/漏磁检测的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN107957946B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201711250307.7
申请日：2017-12-01
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出一种基于邻域嵌入保护算法支持向量机的软件缺陷预测方法，用于解决软件度量数据冗余的问题。包括：从软件缺陷预测数据集中选择训练集X1和测试集X2；采用NPE算法对所述训练集X1和测试集X2进行降维；将降维后的训练集Y1作为训练输入集，使用支持向量机SVM进行训练，获得经过训练后的缺陷预测模型；将降维后的测试集Y2作为测试输入集，使用训练后的缺陷预测模型进行预测，将预测结果与实际结果进行比较，如果预测结果满足终止条件，则此时的软件缺陷预测模型为最优软件缺陷预测模型；否则，重新执行SVM训练进行优化。
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