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基于机器学习算法的软件故障定位方法

1932020/04/26
咨询成果 发布成果
基本信息
  • 成果类型 高等院校
  • 委托机构 西北工业大学
  • 成果持有方 西北工业大学
  • 行业领域 软件
  • 项目名称 基于机器学习算法的软件故障定位方法
  • 知识产权 发明专利
  • 成果成熟度
  • 项目简介 本发明公开了一种基于机器学习算法的软件故障定位方法，用于解决现有软件故障定位方法定位效率低的技术问题。技术方案是首先利用高斯混合分布描述现实程序中可能存在的故障分布，使得程序中的故障分布更为明确；再借助基于高斯混合模型的聚类分析方法，对冗余测试样本进行剔除，找到针对特定故障的专用测试集，从而减少了冗余用例对定位精度的不良影响；再修改支持向量机模型来适应不平衡的数据样本，并结合并行调试理论找到用例覆盖信息和执行结果之间的非线性映射关系，使得机器学习算法不会因样本不均而陷于局部最优解问题。最后，设计虚拟测试套件，放到训练好的模型中预测，得出语句可疑度值排名，进行故障定位，提高了软件故障定位效率。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2021/04/26
  • 委托机构 西北工业大学
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