计算机软件及计算机应用论文_基于人工智能技术

文章目录

1 软件缺陷模式识别方法设计

1.1 基于半监督集成学习的软件缺陷预测方法

    1.1.1 训练样本集初始化

    1.1.2 权重向量更新方案

    1.1.3 半监督集成学习流程

1.2 基于人工智能技术的缺陷模式分类识别方法

2 测试结果分析

3 结论

文章摘要:伴随软件系统规模逐渐增大,软件里潜藏的软件缺陷对软件质量存在直接影响。高精度识别软件缺陷模式,能够协助研发人员科学、准确判断软件可用性。但目前对软件缺陷模式识别方法的研究并不充足,为此,提出一种基于人工智能技术的软件缺陷模式识别方法,并在公共软件数据集中识别8种不同类型的软件数据集缺陷模式,获得较为显著的软件缺陷模式识别效果。该方法采用基于半监督集成学习的软件缺陷预测方法,准确获取软件缺陷样本,以此能够排除不存在缺陷的软件样本,缩小识别范围;使用此样本经基于人工智能技术的缺陷模式分类方法,便可对软件缺陷模式实现高精度识别。

文章关键词:

论文DOI:10.13542/j.cnki.51-1747/tn.2021.02.009

论文分类号:TP311.53;TP18

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