基于多特征权重分配的软件缺陷数据自适应提取方法
白凤凤
吕梁学院 计算机科学与技术系,山西 吕梁033000
摘要：针对复杂软件数据提取过程中特征权重难以固定,导致软件缺陷数据提取时间较长,且提取准确度偏低的问题,提出基于多特征权重分配的软件缺陷数据自适应提取方法.构建软件缺陷数据自适应提取模型,得到K均值数据聚类结果,将多特征权重特征量输入到BP神经网络分类器,通过时频分析法完成对多特征权重特征的分配;构建缺陷数据检测模型,完成软件缺陷数据的自适应提取.结果表明,该方法对软件缺陷数据自适应提取准确性更高,且提取时间较短,具有较高的提取效率.
关键词：复杂软件缺陷数据多特征权重权重分配自适应提取K均值聚类BP神经网络时频分析
分类号：TP311(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家级大学生创新创业训练计划项目(2018637)山西省教改项目(J2018193)山西省教改项目(J2019206)
论文发表日期：2022-11-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 677-681 )
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