典型文献
基于混合神经网络的Android软件缺陷精准预测研究
文献摘要：
针对Android软件缺陷无法精准预测的问题,提出了基于混合神经网络的Android软件缺陷精准预测方法.通过混合神经网络采集及训练缺陷样本,获取训练结果最优解.构建混合神经网络模型,标记缺陷软件.采取信息增益方法获取关键指令集,避免出现数据集合的维度灾难,设计Android软件缺陷预测流程进行软件缺陷预测.由实验结果可知,该方法预测精度均高于75％,有效保障Android软件应用安全.
文献关键词：
混合神经网络;Android软件;缺陷;预测
中图分类号：
作者姓名：
李阿红
作者机构：
咸阳职业技术学院,西安712000
文献出处：
引用格式：
[1]李阿红-.基于混合神经网络的Android软件缺陷精准预测研究)[J].自动化与仪器仪表,2022(08):33-36,41
A类：
关键指令
B类：
混合神经网络,Android,精准预测,预测研究,最优解,取信,信息增益,指令集,避免出现,数据集合,维度灾难,软件缺陷预测,测流,软件应用,应用安全
AB值：
0.268875
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