摘要
本发明涉及一种基于DP‑ANN和软件缺陷模式的软件测试能力评估方法,属于软件测试领域。本发明的方法包括:预处理软件缺陷模型的各种类型的缺陷数据,构建软件缺陷模式;建立基于反向传播的BP神经网络算法的软件缺陷模式的软件测试能力评估DP‑ANN模型,并优化反向传播的梯度计算;根据预处理完成的数据,作为输入,通过建立的DP‑ANN模型,设置每一层的关联关系,每一层的数据量,训练得出评估模型所需的最优的权值和阈值;将最终的训练结果应用于软件缺陷模式的软件测试能力评估。本发明适用于软件缺陷模式的评估系统权重的计算,能够提高大规模复杂软件缺陷评估工作的效率,增加权重的客观性。
技术关键词
软件缺陷模式
能力评估方法
神经网络算法
传感器
聚类分析法
主成分分析法
梯度下降法
数据
误差函数
评估系统
关系
规划
动态
时序
内存
种子
规模
项目
系统为您推荐了相关专利信息
可收集碎屑
微波测距仪
网带输送机
旋转驱动机构
作业机械臂
光伏板
智能优化算法
清洁设备
数据分析模型
图像识别单元
监测平台
无人机影像数据
监测模块
无人机巡检系统
矿山