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公开(公告)号：CN107203592B
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201710277470.6
申请日：2017-04-25
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/9537 , H04W4/02 , H04W4/12
Abstract: 本发明涉及一种基于三点定位法的推送信息采信检测方法，利用主观消息中的位置信息这个客观因素作为评价参考，无添加新的评价标准，有效降低检验过程的复杂度，应用三点定位法，通过智能手机中的电子地图的定位功能辅助，依据几何扫描算法给出了一个重要的距离计算算法，初步判定信息提供者所在区域范围，并将其与信息发生区域进行比对，粗粒度地检验出可靠的时效信息。
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公开(公告)号：CN107506414B
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201710687197.4
申请日：2017-08-11
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536
Abstract: 本发明涉及一种基于长短期记忆网络的代码推荐方法，针对现有代码推荐技术普遍存在推荐准确率低、推荐效率低等问题，本发明先将源代码提取成API序列，利用长短期记忆网络构建一个代码推荐模型，学习API调用之间的关系，然后进行代码推荐。并使用了dropout技术防止模型过拟合。同时提出运用ReLu函数代替传统饱和函数，解决梯度消失问题加快模型收敛速度，提高模型性能，充分发挥神经网络的优势。本发明的技术方案具有简单、快速的特点，能够较好地提高代码推荐的准确率和推荐效率。
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公开(公告)号：CN107506414A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710687197.4
申请日：2017-08-11
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于长短期记忆网络的代码推荐方法，针对现有代码推荐技术普遍存在推荐准确率低、推荐效率低等问题，本发明先将源代码提取成API序列，利用长短期记忆网络构建一个代码推荐模型，学习API调用之间的关系，然后进行代码推荐。并使用了dropout技术防止模型过拟合。同时提出运用ReLu函数代替传统饱和函数，解决梯度消失问题加快模型收敛速度，提高模型性能，充分发挥神经网络的优势。本发明的技术方案具有简单、快速的特点，能够较好地提高代码推荐的准确率和推荐效率。
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公开(公告)号：CN107391452A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710548391.4
申请日：2017-07-06
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明针对软件缺陷数据集中数据极度不平衡会降低软件缺陷数目预测模型的性能的问题，提出了一种基于数据欠采样和集成学习的软件缺陷数目预测方法。本发明设计了合理的不平衡数据处理策略，首先利用随机欠采样技术通过删除缺陷数据集中缺陷数目为零的软件模块得到相对平衡的新数据集，然后利用相对平衡的缺陷数据集训练出若干个弱的软件缺陷数目预测模型，最后集成这些弱的软件缺陷数目预测模型来预测待预测的软件模块的缺陷数目。本发明的技术方案既能够解决缺陷数据集中数据不平衡的问题，又能够结合多个弱的预测模型来提高软件缺陷数目预测模型的性能。
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公开(公告)号：CN107346286B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201710533417.8
申请日：2017-07-03
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于核主成分分析和极限学习机的软件缺陷预测方法，针对软件缺陷个数的预测中不相关的模块特征损害了缺陷预测模型性能，原始特征可能无法正确表示原始缺陷数据的问题，首先采用核主成分分析，通过非线性映射将原始数据投影到潜在特征空间中，使得映射的特征可以正确表征复杂数据结构、增加空间内数据的线性可分离性的概率，然后提取数据的代表性特征，最后根据特征提取后的数据，采用极限学习机构建缺陷预测模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107391369B
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201710571098.X
申请日：2017-07-13
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于数据筛选和数据过采样的跨项目缺陷预测方法，设计了合理的数据筛选和数据不平衡处理策略，利用层次聚类算法筛选出真正和本项目模块数据相似的跨项目历史软件模块数据，使跨项目软件缺陷预测模型避免受到不相关跨项目历史软件模块数据的影响，然后利用过采样方法增加有缺陷的软件模块数据得到分类相对平衡的新数据集，使跨项目软件缺陷预测模型避免受到不平衡的训练数据集的影响。本发明的技术方案具有简单高效的特点，能够较好地提高跨项目软件缺陷预测模型的性能。
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公开(公告)号：CN107391452B
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201710548391.4
申请日：2017-07-06
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明针对软件缺陷数据集中数据极度不平衡会降低软件缺陷数目预测模型的性能的问题，提出了一种基于数据欠采样和集成学习的软件缺陷数目预测方法。本发明设计了合理的不平衡数据处理策略，首先利用随机欠采样技术通过删除缺陷数据集中缺陷数目为零的软件模块得到相对平衡的新数据集，然后利用相对平衡的缺陷数据集训练出若干个弱的软件缺陷数目预测模型，最后集成这些弱的软件缺陷数目预测模型来预测待预测的软件模块的缺陷数目。本发明的技术方案既能够解决缺陷数据集中数据不平衡的问题，又能够结合多个弱的预测模型来提高软件缺陷数目预测模型的性能。
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公开(公告)号：CN107346286A
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201710533417.8
申请日：2017-07-03
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于核主成分分析和极限学习机的软件缺陷预测方法，针对软件缺陷个数的预测中不相关的模块特征损害了缺陷预测模型性能，原始特征可能无法正确表示原始缺陷数据的问题，首先采用核主成分分析，通过非线性映射将原始数据投影到潜在特征空间中，使得映射的特征可以正确表征复杂数据结构、增加空间内数据的线性可分离性的概率，然后提取数据的代表性特征，最后根据特征提取后的数据，采用极限学习机构建缺陷预测模型。
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公开(公告)号：CN107203592A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710277470.6
申请日：2017-04-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于三点定位法的推送信息采信检测方法，利用主观消息中的位置信息这个客观因素作为评价参考，无添加新的评价标准，有效降低检验过程的复杂度，应用三点定位法，通过智能手机中的电子地图的定位功能辅助，依据几何扫描算法给出了一个重要的距离计算算法，初步判定信息提供者所在区域范围，并将其与信息发生区域进行比对，粗粒度地检验出可靠的时效信息。
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公开(公告)号：CN107391370B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201710571131.9
申请日：2017-07-13
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于数据过采样和集成学习的软件缺陷数目预测方法，首先利用过采样技术通过增加缺陷数据集中缺陷数目为大于零的软件模块得到相对平衡的新数据集，然后利用相对平衡的缺陷数据集训练出若干个弱的软件缺陷数目预测模型，最后集成这些弱的软件缺陷数目预测模型来预测待预测的软件模块的缺陷数目。本发明的技术方案既能够解决缺陷数据集中数据不平衡的问题，又能够结合多个弱的预测模型来提高软件缺陷数目预测模型的性能。
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