SIA OpenIR  > 工业控制网络与系统研究室
基于静态分析和神经网络的软件故障预测技术的构建方法
杨顺昆; 苟晓冬; 黄婷婷; 郑征; 于海斌; 徐皑冬; 王锴; 吴玉美; 李国旗; 路云峰; 姜博; 李大庆
所属部门工业控制网络与系统研究室
专利权人北京航空航天大学 ; 中国科学院沈阳自动化研究所
专利代理人北京慧泉知识产权代理有限公司 11232
授权国家中国
专利类型发明
专利状态实审
摘要本发明提供一种基于静态分析和神经网络的软件故障预测技术的构建方法,步骤如下:1、搜集被诊断软件的有效故障,加入到创建的故障案例库;2、统计软件各历史版本的有效故障的次数;3、使用静态分析工具扫描软件源代码,输出复杂度度量值;4、进行相关性分析,计算故障次数与度量值的显著性水平;5、选出与故障次数具有显著相关性的复杂度度量值;6、构建网络训练输入输出矩阵和预测输入矩阵;7、构建BP神经网络;8、完成网络训练,构建故障预测系统;9、神经网络预测,预测新版本的故障数量。通过上述步骤,可以完成对基于静态分析和BP神经网络的软件故障预测技术的构建。本发明能帮助开发者预测可能发生的软件故障,具有实用价值。
PCT属性
申请日期2017-11-13
2018-03-23
申请号CN201711113909.8
公开(公告)号CN107832219A
语种中文
产权排序2
文献类型专利
条目标识符http://ir.sia.cn/handle/173321/21720
专题工业控制网络与系统研究室
作者单位1.北京航空航天大学
2.中国科学院沈阳自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
杨顺昆,苟晓冬,黄婷婷,等. 基于静态分析和神经网络的软件故障预测技术的构建方法[P]. 2018-03-23.
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