一种基于集成学习的端云协同代码缺陷检测方法及系统
实质审查的生效
摘要

本发明公开了一种基于集成学习的端云协同代码缺陷检测方法及系统,代码缺陷检测方法包括以下步骤,采集第一测试样本的第一缺陷代码,获取第一缺陷代码的第一缺陷特征以及第一缺陷特征对应的第二测试样本;基于待测代码和第二测试样本的相似度,获取第三测试样本以及第三测试样本的第二缺陷特征;根据第二缺陷特征和第三测试样本对应的第一缺陷特征,获取待测代码的识别准确率;基于识别准确率,通过采集待测代码的第二缺陷代码,获取第二缺陷代码的第三缺陷特征;通过端云协同的技术设计,实现了对待测代码的缺陷检测;本发明有效的保护了用户的知识产权,并且能够获得较高的缺陷检测准确率。

基本信息
专利标题 :
一种基于集成学习的端云协同代码缺陷检测方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114490397A
申请号 :
CN202210107064.6
公开(公告)日 :
2022-05-13
申请日 :
2022-01-28
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
计卫星李思宇刘天阳王一拙刘法旺高玉金
申请人 :
北京理工大学
申请人地址 :
北京市海淀区中关村南大街5号
代理机构 :
北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
王颖
优先权 :
CN202210107064.6
主分类号 :
G06F11/36
IPC分类号 :
G06F11/36  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F11/00
错误检测;错误校正;监控
G06F11/36
通过软件的测试或调试防止错误
法律状态
2022-05-31 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 11/36
申请日 : 20220128
2022-05-13 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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