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申请/专利权人：华南理工大学

摘要：本发明提供了一种跨项目即时软件缺陷预测方法、装置及可存储介质，其中，通过核方差匹配调整源项目的标签样本与目标项目的样本的边缘概率分布；通过将协方差设计为损失函数并使源项目的标签样本与目标项目的样本进行对齐，调整源项目与目标项目的条件概率分布；通过分类提升算法以及损失函数构建软件缺陷预测模型，通过多次迭代动态融合源项目和目标项目，直至两者的边缘概率分布以及条件概率分布相近时，完成模型训练。本发明同时考虑边缘概率分布和条件概率分布的问题，通过多次迭代动态融合使源项目的标签样本与目标项目的样本的边缘概率分布和条件概率分布靠近，并对SDP模型进行训练，再对目标项目进行缺陷预测，预测的结果更加精准。

主权项：1.一种跨项目即时软件缺陷预测方法，其特征在于，包括：获取源项目的标签样本；获取目标项目的样本；通过核方差匹配调整源项目的标签样本与目标项目的样本的边缘概率分布；通过将协方差设计为损失函数并使源项目的标签样本与目标项目的样本进行对齐，调整源项目与目标项目的条件概率分布；通过分类提升算法以及损失函数构建SDP模型，通过多次迭代动态融合源项目和目标项目，直至两者的边缘概率分布以及条件概率分布的差值小于预设值时，完成模型训练；通过训练好的SDP模型，对目标项目的样本进行缺陷预测；所述源项目的标签样本为；式中，SS表示源项目的标签样本集合，Ns表示样本数量，i表示标签样本中的第i个数据，分别表示源项目中所有的数据以及对应的标签，表示标签样本中的第i个数据以及对应的标签；所述目标项目的样本为；式中，St表示目标项目的样本集合，Nt表示样本数量，j表示样本中的第j个数据，分别表示目标项目中所有的数据以及对应的待预测标签，表示签样本中的第j个数据以及对应的待预测标签；所述通过核方差匹配调整源项目的标签样本与目标项目的样本的边缘概率分布的步骤包括：设定核带宽bd以及权重w的边界值wb；获取源项目的标签样本的样本数量Ns；获取目标项目的样本的样本数量Nt；计算源项目的核方差sb，由下式计算： ；依据核函数以及核带宽bd计算源项目的核矩阵km，获取源项目的标签样本和目标项目的样本的内积kp，即，使用核函数将源项目的标签样本和目标项目的样本映射到特征空间，并计算内积kp；创建约束矩阵cm，对权重w的取值进行约束；创建约束向量cv，对权重w的取值进行约束；通过二次规划求解器最小化内积kp和权重w的差距，并通过约束矩阵cm以及约束向量cv对权重w进行约束，从而获取最优的权重w值；通过权重w对源项目的标签样本进行更新，完成核方差匹配；所述通过将协方差设计为损失函数并使源项目的标签样本与目标项目的样本进行对齐，调整源项目与目标项目的条件概率分布，即：分别计算源项目的标签样本与目标项目的样本协方差矩阵；对源项目的标签样本进行白化操作；将白化后的源项目的标签样本与目标项目的样本进行对齐，完成源项目与目标项目的条件概率分布的调整。

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百度查询： 华南理工大学 一种跨项目即时软件缺陷预测方法、装置及可读存储介质