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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种基于集成剪枝的软件缺陷数据集分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116578928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310584439.2，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权一种基于集成剪枝的软件缺陷数据集分类方法是由徐超设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于集成剪枝的软件缺陷数据集分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于集成剪枝的软件缺陷数据集分类方法，该框架包括：加入需要分类的软件缺陷数据集，然后根据bootstrap取样方法，取样多次，对多个基学习器进行训练，再使用KNN算法在验证集上找到测试集的邻居重新构成验证集。把得到的基学习器用于预测验证集，获得每一个基学习器的精度，排序，选择前50％的基学习器。最后使用遗传算法得到一个全局最好的个体，在每一个簇中筛选基学习器。本发明基于遗传算法原理的剪枝框架，从而可以减少集成学习在软件缺陷数据集上的时间，内存成本。在集成学习和剪枝算法有着良好的应用的前景。

本发明授权一种基于集成剪枝的软件缺陷数据集分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于集成剪枝的软件缺陷数据集分类方法，其特征在于：包括以下步骤：1加载软件缺陷数据集信息；2使用bootstrap方法得到不同的训练集，将所有的数据集用于训练不同的基分类器；3对于验证集的生成，使用KNN算法获得在训练集上与测试集相似的数据集作为验证集，并得到每个分类器的性能；4进化聚类算法的数据集构成，使用每个基分类器对验证集的置信度构成数据集；5使用进化聚类方法得到全局最优的聚类结果，将所有的基分类器进行分组；6根据精度最大原则，从每个分组中选择基分类器，减少集成学习在软件缺陷数据集上的运行时间和内存的需要，提高对未知软件缺陷数据的适应能力； 所述步骤6根据精度最大原则从每个组中选择基分类器步骤如下： 步骤6.1：首先从第一个组中选择在验证集上精度最大基分类器，加入集成剪枝模型； 步骤6.2：对于第二组的基分类器选择使用顺序正向选择方法，把第二组的每个基分类器和集成剪枝模型中的基分类器进行融合，选择集成精度最大基分类器，对所有的分组进行同样的操作； 步骤6.3：如果遍历完所有分组后，集成剪枝模型中的基分类器数量仍不满足集成剪枝数量，重新从第一组开始遍历，直到满足剪枝数量要求。

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