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摘要
针对复杂软件数据提取过程中特征权重难以固定，导致软件缺陷数据提取时间较长，且提取准确度偏低的问题，提出基于多特征权重分配的软件缺陷数据自适应提取方法.构建软件缺陷数据自适应提取模型，得到K均值数据聚类结果，将多特征权重特征量输入到BP神经网络分类器，通过时频分析法完成对多特征权重特征的分配；构建缺陷数据检测模型，完成软件缺陷数据的自适应提取.结果表明，该方法对软件缺陷数据自适应提取准确性更高，且提取时间较短，具有较高的提取效率.
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单位吕梁学院
