潘志辉
- 作品数：8 被引量：0H指数：0
- 供职机构：重庆大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于欠采样操作的代价敏感神经网络的警告分类方法
- 本发明涉及基于欠采样操作的代价敏感神经网络的警告分类方法，包括S1使用FindBugs工具对目标软件一系列版本的jar文件进行分析，得到目标软件的静态警告；S2对S1获得的静态警告进行标注；S3采用BP神经网络，使用欠采...
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- 基于欠采样操作的代价敏感神经网络的警告分类方法
- 本发明涉及基于欠采样操作的代价敏感神经网络的警告分类方法，包括S1使用FindBugs工具对目标软件一系列版本的jar文件进行分析，得到目标软件的静态警告；S2对S1获得的静态警告进行标注；S3采用BP神经网络，使用欠采...
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- 文献传递
- 基于代价敏感的源代码警告分类研究
- 静态分析工具作为软件测试的一种辅助手段，可以在不编译运行软件的情况下，帮助开发人员在项目编码初期定位可能存在缺陷的代码。然而有研究表明，此类工具往往会报告大量的源代码警告，且其中大部分是对项目开发没有意义的误报警告，同时...
- 潘志辉
- 关键词：软件测试源代码神经网络
- 基于代价敏感神经网络的警告分类研究
- 2017年
- 静态分析工具可以帮助开发人员在项目编码初期定位可能存在缺陷的代码。然而有研究表明,此类工具往往会报告大量的警告,且其中大部分为误报警告。为了增强静态分析工具的可用性,研究者们通常采用统计和机器学习方法将警告分类为有效警告和误报警告。然而,现有警告分类方法并未考虑大量误报警告造成警告数据类不平衡问题,以及误分类代价不等的问题。鉴于此,分别将BP神经网络和基于过采样、阈值操作、欠采样方法的代价敏感神经网络应用到有效警告的分类中。实验结果对比发现,相比BP神经网络,基于代价敏感神经网络方法在有效警告查全率方面平均提高了44.07%,且当有效警告被误分类的代价高于一定值时,代价敏感分类方法能得到更低的分类代价。
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- 关键词：神经网络
- 基于过采样操作的代价敏感神经网络的警告分类方法
- 本发明涉及基于过采样操作的代价敏感神经网络的警告分类方法，包括S1使用FindBugs工具对目标软件一系列版本的jar文件进行分析，得到目标软件的静态警告；S2对S1获得的静态警告进行标注；S3采用BP神经网络，使用过采...
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- 文献传递
- 基于阈值操作的代价敏感神经网络的警告分类方法
- 本发明涉及基于阈值操作的代价敏感神经网络的警告分类方法，包括S1使用FindBugs工具对目标软件一系列版本的jar文件进行分析，得到目标软件的静态警告；S2对S1获得的静态警告进行标注；S3采用代价敏感的BP神经网络，...
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- 基于过采样操作的代价敏感神经网络的警告分类方法
- 本发明涉及基于过采样操作的代价敏感神经网络的警告分类方法，包括S1使用FindBugs工具对目标软件一系列版本的jar文件进行分析，得到目标软件的静态警告；S2对S1获得的静态警告进行标注；S3采用BP神经网络，使用过采...
- 徐玲潘志辉洪明坚葛永新杨梦宁张小洪杨丹王洪星黄晟
- 文献传递
- 基于阈值操作的代价敏感神经网络的警告分类方法
- 本发明涉及基于阈值操作的代价敏感神经网络的警告分类方法，包括S1使用FindBugs工具对目标软件一系列版本的jar文件进行分析，得到目标软件的静态警告；S2对S1获得的静态警告进行标注；S3采用代价敏感的BP神经网络，...
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- 文献传递
