【摘 要】
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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
【基金项目】
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福建省社会科学规划项目“基于案例驱动的事故灾害应急方案生成方法研究”(FJ2019B079).
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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
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