基于過采樣操作的代價(jià)敏感神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的警告分類方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201610392819.6 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN106095671A 公開（公告）日 2016-11-09
申請(qǐng)公布號(hào) CN106095671A 申請(qǐng)公布日 2016-11-09
分類號(hào) G06F11/36(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 徐玲;潘志輝;洪明堅(jiān);葛永新;楊夢(mèng)寧;張小洪;楊丹;王洪星;黃晟 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 重慶優(yōu)霓空科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 重慶信航知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 穆祥維
地址 400044 重慶市沙坪壩區(qū)正街174號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及基于過采樣操作的代價(jià)敏感神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的警告分類方法，包括S1使用FindBugs工具對(duì)目標(biāo)軟件一系列版本的jar文件進(jìn)行分析，得到目標(biāo)軟件的靜態(tài)警告；S2對(duì)S1獲得的靜態(tài)警告進(jìn)行標(biāo)注；S3采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用過采樣的方式改變樣本集中樣本的分布得到新的樣本集，采用新的樣本集中的樣本訓(xùn)練分類器，然后使用該分類器對(duì)樣本集中的所有樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)分類，將樣本集中的所有樣本預(yù)測(cè)為有效警告或誤報(bào)警告。本發(fā)明方法在有效警告查全率Recall方面平均提高了44.07％，還能快速達(dá)到較高而平穩(wěn)的查全率，同時(shí)較傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法能達(dá)到更低的分類代價(jià)。