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一种基于深度学习的异质软件工作量估计方法

发布者：

系统发布

联系方式：

平台代办

申请（专利权）人：

广东石油化工学院

发明（设计）人：

价格类型：

面议

价格：

面议

专利号：

CN201910588213.3

分类名称：

专利类型：

发明

专利状态：

已下证

授权日期：

2021-01-22

合作方式：

专利转让

摘要：

本发明涉及计算机软件技术领域,更具体地,涉及一种基于深度学习的异质软件工作量估计方法,包括:步骤S1:建立数据集,包括源数据集与目标数据集;其中,目标数据集为用户自有的一个数据集;源数据集为与目标数据集存在异质性的一个数据集;步骤S2:利用源数据集与目标数据集训练自编码器;步骤S3:从自编码器提取数据特征,把数据特征输入卷积神经网络训练预测器,使用预测器生成软件工作量的预测值。卷积神经网络能自动提取数据的高层次含义,使软件工作量估计的工作更为高效,还节省了资源。

附图：