一种基于K-means聚类的软件测试数据异常检测方法

作者：陈自力

来源：太原师范学院学报(自然科学版), 2021, 20(03): 38-42.

• K-means聚类
• 软件
• 测试数据
• 异常
• 检测

为了提高可移植多维控制软件测试数据的异常检测能力,提出一种基于K-means聚类的软件测试数据异常检测方法.构建可移植多维控制软件测试的异常数据分布结构模型,采用模糊性语义特征重建方法,识别可移植多维控制软件模糊参数,提取关联信息特征量,根据关联特征演化分布,采用联合组合特征分析方法,实现可移植多维控制软件测试异常数据的模糊聚类中心检测,进行异常特征分布融合,完成联合多维特征检测,采用K-means聚类方法进行可移植多维控制软件中的有效数据组合控制,实现可移植多维控制软件测试数据的异常特征提取和检测.测试结果表明,采用该方法进行可移植多维控制软件测试异常数据检测的精度较高,检测性能较好.

• 单位
  福建船政交通职业学院