免费论文摘要：对准软硬件堆栈缺点定位的乐音取消本领接洽

连年来有很多对准软硬件堆栈的缺点猜测本领的接洽，该类接洽不行制止地须要相映的软硬件堆栈中的缺点数据动作数据集以考证各别缺点定位本领的功效、精确性、调回率等。这类数据集多由软硬件堆栈中的变动汗青或汗青缺点数据中发掘得出。而如许机动发掘出的缺点数据集很简单因为开拓职员的大略或过程不典型等，在原始数据中引入乐音。正文开始丈量了缺点数据会合的乐音对于典范缺点猜测模子的本能感化。截止表白，跟着乐音比例的减少，各个猜测模子、呆板进修本领和数据集均会爆发猜测本能的低沉，个中，独立的FN乐音重要经过调回率对猜测截止爆发感化，独立的FP乐音重要经过精确率对猜测截止爆发感化，20%是大普遍数据集与算法不妨接收的一个乐音拐点，有很多截止在乐音比率胜过20%之后爆发了本能的急遽低沉。这证明从数据会合辨别并取消乐音是有意旨的。对准一个现有的在缺点数据会合辨别乐音的本领，正文给出了一个矫正，重要由两个局部构成。开始是商量到各别的特性对于辨别乐音的奉献有分辨，正文引入结束构化呆板进修来找到在此进程中该当夸大与不该当夸大的特性，并给出了数据范例、目的因变量与丢失因变量的结构等使构造化呆板进修实用的本领。其次是参观特性空间中隔壁的隔绝，赋予更近的隔壁更高的开票权重。正文经过试验考证了给出的乐音辨别本领的功效，以及其对缺点猜测模子本能的感化，截止表白该算法不妨在有理的精度下检出数据会合的乐音，乐音取消的截止变好，而在处置后的缺点数据集上运用缺点猜测模子时，更加是在乐音比例胜过20%的情景下，本能有所普及。为了扶助上述关系接洽，正文安排并实行了一个试验平台体例，个中包括了完备的后端体例与前者体例，可用来简单的试验安排与定制、试验名目处置、运转情景领会、试验截止展现与领会等。 

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