一种基于深度迁移的软件缺陷预测方法[发明专利]

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专利内容由知识产权出版社提供

专利名称：一种基于深度迁移的软件缺陷预测方法专利类型：发明专利

发明人：陈晋音,胡可科,刘毅,宣琦申请号：CN2019104466.2申请日：20190527公开号：CN110162475A公开日：20190823

摘要：本发明公开了一种基于深度迁移的软件缺陷预测方法，包括：(1)采用可视化方法将源项目和目标项目的源代码文件转化为图像文件；(2)构建深度迁移网络，其中，所述深度迁移网络包含提取单元和软件缺陷预测单元，并在特征提取单元采用自注意力机制；(3)根据采用自注意力机制提取的训练样本特征和测试样本特征之间的最大均值差异，和深度迁移网络的预测输出与样本的真值标签自检的交叉熵构建损失函数，并以损失函数收敛为目标，对深度迁移网络进行训练，以获得软件缺陷预测模型；(4)应用时，采用可视化方法将待检测源代码文件转化为图像，并将图像输入至软件缺陷预测模型，经计算，输出待检测源代码文件的缺陷预测结果。

申请人：浙江工业大学

地址：310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号

国籍：CN

代理机构：杭州天勤知识产权代理有限公司

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