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  • 基于过采样操作的代价敏感神经网络的警告分

    本发明涉及基于过采样操作的代价敏感神经网络的警告分类方法,包括S1使用FindBugs工具对目标软件一系列版本的jar文件进行分析,得到目标软件的静态警告;S2对S1获得的静态警告进行标注;S3采用BP神经网络,使用过采样的方式改变样本集中样本的分布得到新的样本集,采用新的样本集中的样本训练分类器,然后使用该分类器对样本集中的所有样本进行预测分类,将样本集中的所有样本预测为有效警告或误报警告。。。。

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  • 低压宽输入三电平全桥变换器及其控制方法

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