典型文献
基于多特征权重分配的软件缺陷数据自适应提取方法
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
白凤凤
作者机构：
吕梁学院 计算机科学与技术系,山西 吕梁033000
文献出处：
引用格式：
[1]白凤凤-.基于多特征权重分配的软件缺陷数据自适应提取方法)[J].沈阳工业大学学报,2022(06):677-681
A类：
多特征权重
B类：
权重分配,软件缺陷,缺陷数据,自适应提取,复杂软件,件数,数据提取,提取时间,提取模型,数据聚类,特征量,神经网络分类器,时频分析法,数据检测,检测模型,提取效率,均值聚类
AB值：
0.192423
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