교차 프로젝트 결함 예측을 위한 최단 이웃점을 이용한 하이브리드 인스턴스 선택 방법
    1.
    发明申请
    교차 프로젝트 결함 예측을 위한 최단 이웃점을 이용한 하이브리드 인스턴스 선택 방법 审中-公开
    采用最短邻点的混合实例选择方法预测跨项目缺陷

    公开(公告)号:WO2017131263A1

    公开(公告)日:2017-08-03

    申请号:PCT/KR2016/001006

    申请日:2016-01-29

    CPC classification number: G06F11/07 G06F11/36 G06F15/18 G06F17/30

    Abstract: 분류기를 학습시키는 학습 방법 및 장치, 학습된 분류기를 이용하여 소프트웨어 결함 예측 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 학습 방법은 소스 인스턴스와 타겟 인스턴스 간의 유사도에 기초하여 소스 인스턴스들 중에서 제1 트레이닝 인스턴스를 결정하는 단계, 상기 소스 인스턴스들의 분포 특징에 기초하여 상기 소스 인스턴스들 중에서 제2 트레이닝 인스턴스를 결정하는 단계, 상기 제1 트레이닝 인스턴스 및 상기 제2 트레이닝 인스턴스를 이용하여 분류기를 학습시키는 단계를 포함할 수 있다.

    Abstract translation: 公开了一种用于学习分类器的学习方法和装置以及使用该学习分类器的软件缺陷预测装置。 从所述源实例根据一个实施例的学习方法是基于在舞台上的分布特性,源实例来确定相似性的源实例和目标实例的第二训练实例之间的程度的基础上,从源实例第一训练实例 使用第一训练实例和第二训练实例来学习分类器。<

    교차 프로젝트 결함 예측을 위한 최단 이웃점을 이용한 하이브리드 인스턴스 선택 방법
    2.
    发明授权
    교차 프로젝트 결함 예측을 위한 최단 이웃점을 이용한 하이브리드 인스턴스 선택 방법 有权
    采用最短邻点的混合实例选择方法预测跨项目缺陷

    公开(公告)号:KR101746328B1

    公开(公告)日:2017-06-12

    申请号:KR1020160011231

    申请日:2016-01-29

    CPC classification number: G06F11/07 G06F11/36 G06F15/18 G06F17/30

    Abstract: 분류기를학습시키는학습방법및 장치, 학습된분류기를이용하여소프트웨어결함예측장치가개시된다. 일실시예에따른학습방법은소스인스턴스와타겟인스턴스간의유사도에기초하여소스인스턴스들중에서제1 트레이닝인스턴스를결정하는단계, 상기소스인스턴스들의분포특징에기초하여상기소스인스턴스들중에서제2 트레이닝인스턴스를결정하는단계, 상기제1 트레이닝인스턴스및 상기제2 트레이닝인스턴스를이용하여분류기를학습시키는단계를포함할수 있다.

    Abstract translation: 公开了使用学习分类器学习分类器和软件缺陷预测装置的学习方法和装置。 根据实施例的学习方法包括:基于源实例和目标实例之间的相似度确定源实例之间的第一训练实例;基于源实例的分布特性确定源实例的第二训练实例 并使用第一个训练实例和第二个训练实例来学习分类器。

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