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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种软件缺陷数据生成方法和系统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：CN117312848B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202311217587.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种软件缺陷数据生成方法和系统是由张莉;侯月莲;章晓芳;王邦军;赵雷设计研发完成，并于2023-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种软件缺陷数据生成方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种软件缺陷数据生成方法和系统，方法包括：步骤S1：获取软件数据集，其中，所述软件数据集包括缺陷数据集和非缺陷数据集，将所述缺陷数据集作为少数类数据集，将所述非缺陷数据集作为多数类数据集；步骤S2：对所述缺陷数据集和非缺陷数据集进行过采样，生成所需的新的缺陷样本，将新的缺陷样本放入缺陷数据集中，使放入新的缺陷样本后的缺陷数据集的样本点和非缺陷数据集的样本点达到平衡。本发明能够将软件数据集中的缺陷数据集和非缺陷数据集达到平衡，实验证明，本发明构造出的新的缺陷数据集能够使得用于软件缺陷预测的模型学习到有区分度的信息，保证模型的高效性。

本发明授权一种软件缺陷数据生成方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种软件缺陷数据生成方法，其特征在于：包括： 步骤S1：获取软件数据集，其中，所述软件数据集包括缺陷数据集和非缺陷数据集，将所述缺陷数据集作为少数类数据集，将所述非缺陷数据集作为多数类数据集； 所述步骤S1还包括：根据获取的软件数据集，计算所需生成的新的缺陷样本个数的方法，具体为： 获取软件数据集，其中，表示软件数据的个数，表示软件数据的特征数，表示第条软件数据，是的标签，若，则为非缺陷数据；若，则为缺陷数据； 令，其中，为多数类数据集，其样本数记为；为少数类数据集，其样本数记为，并且； 令所需生成的新的缺陷样本个数表示为； 步骤S2：对所述缺陷数据集和非缺陷数据集进行过采样，生成所需的新的缺陷样本，将新的缺陷样本放入缺陷数据集中，使放入新的缺陷样本后的缺陷数据集的样本点和非缺陷数据集的样本点达到平衡； 所述步骤S2中对所述缺陷数据集和非缺陷数据集进行过采样，生成所需的新的缺陷样本个数，方法包括： 对所述少数类数据集进行预处理，得到安全样本、危险样本和去掉噪声样本后的少数类数据集； 对所述多数类数据集进行预处理，得到去掉噪声后的多数类数据集，并基于生成非缺陷边界数据集合； 根据所述非缺陷边界数据集合，计算所述安全样本中被选取作为所需生成的新的缺陷样本点的选择概率； 对所述危险样本聚类生成聚类子簇，并对所述聚类子簇分配权重； 根据安全样本的数量、危险样本的数量、非缺陷边界数据集合、选择概率和权重生成所需的新的缺陷样本个数。

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