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2023-06-05 发布于四川
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一种基于机器学习的代码风险预测方法及系统.pdf

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本发明公开了一种基于机器学习的代码风险预测方法及系统，包括：对不同类型的数据进行采样，并对采集的不同类型的数据进行整合和预处理，以获取样本数据集；构建用于确定代码圈复杂度的初始的神经网络模型，基于所述样本数据集和每个样本对应的代码圈复杂度对所述初始的神经网络模型进行训练和优化，以获取用于确定代码圈复杂度的神经网络优化模型；确定目标测试对象，并利用所述神经网络优化模型对所述目标测试对象进行分析，获取所述目标测试对象对应的代码圈复杂度阈值；根据所述目标测试对象对应的代码圈复杂度阈值进行代码静态检测分

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112711530 A (43)申请公布日 2021.04.27 (21)申请号 202011578425.2 (22)申请日 2020.12.28 (71)申请人航天信息股份有限公司

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