一种基于代码片段分析的混合深度缺陷预测方法

    公开(公告)号:CN112035345A

    公开(公告)日:2020-12-04

    申请号:CN202010860365.7

    申请日:2020-08-25

    Abstract: 本发明涉及一种基于代码片段分析的混合深度缺陷预测方法,属于计算机软件缺陷预测技术领域。本方法,首先基于缺陷库关键点的程序切片方法,将包含缺陷的开源软件代码单元集向量化,将特征表示成深度学习模型能够处理的向量形式。然后,基于混合深度学习的缺陷预测方法,提高混合深度模型的分类、预测能力,训练得到缺陷预测分类器。最后,基于训练好的缺陷预测分类器,对开源软件进行缺陷预测,将目标代码片段分类输出。本方法以预先设计的缺陷库关键点为程序切片的切入点,从开源代码中提取包含缺陷特征的代码片段并向量化表示,基于多种深度学习方法获取混合模型,能够有效提升模型的数据处理能力和自动学习能力。

    雷电信息综合快速分析定位系统

    公开(公告)号:CN103761332B

    公开(公告)日:2017-01-18

    申请号:CN201410049387.X

    申请日:2014-02-13

    Abstract: 本发明涉及一种雷电信息综合快速分析定位系统,其特征在于:包括依次连接的数据库服务器、应用服务器和客户端;所述应用服务器用于实现大部分逻辑运算和处理功能;所述数据库服务器用于基础数据的存储管理;所述客户端用于显示用户所需信息;所述应用服务器的服务端组件包括地图处理组件和地理数据处理组件,所述地图处理组件和地理数据处理组件均将处理信息保存至应用服务器的生成日小结数据组件中;所述定位系统分为两个后台处理模块和三部分的前端展示模块。本发明实现了雷电信息数据的自动统计、自动分析、以及多视角、多类型的直观图形和表格显示;本发明而采用动态实时统计分析技术解决了海量数据的处理速度与时效性问题。

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