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    **小化对数损失基本等价于**大化分类器的准确度，对于完美的分类器，对数损失值为0。对数损失函数的计算公式如下：其中，y为输出变量即输出的测试样本的检测结果，x为输入变量即测试样本，l为损失函数，n为测试样本(待检测软件的二进制可执行文件)数目，yij是一个二值指标，表示与输入的第i个测试样本对应的类别j，类别j指良性软件或恶意软件，pij为输入的第i个测试样本属于类别j的概率，m为总类别数，本实施例中m＝2。分类器的性能也可用roc曲线(receiveroperatingcharacteristic)评价，roc曲线的纵轴是检测率(true****itiverate)，横轴是误报率(false****itiverate)，该曲线反映的是随着检测阈值变化下检测率与误报率之间的关系曲线。roc曲线下面积(areaunderroccurve，auc)的值是评价分类器比较综合的指标，auc的值通常介于，较大的auc值一般表示分类器的性能较优。(3)特征提取提取dll和api信息特征视图dll(dynamiclinklibrary)文件为动态链接库文件，执行某一个程序时，相应的dll文件就会被调用。一个应用程序可使用多个dll文件，一个dll文件也可能被不同的应用程序使用。api(applicationprogramminginterface)函数是windows提供给用户作为应用程序开发的接口。代码质量评估显示注释覆盖率不足30%需加强。信息系统测评报价

    降低成本对每个阶段都进行测试，包括文档，便于控制项目过程缺点依赖文档，没有文档的项目无法使用，复杂度很高，实践需要很强的管理H模型把测试活动完全**出来，将测试准备和测试执行体现出来测试准备-测试执行就绪点其他流程----------设计等v模型适用于中小企业需求在开始必须明确，不适用变更需求w模型适用于中大企业包括文档也需要测试（需求分析文档概要设计文档详细设计文档代码文档）测试和开发同步进行H模型对公司参与人员技能和沟通要求高测试阶段单元测试-集成测试-系统测试-验证测试是否覆盖代码白盒测试-黑盒测试-灰盒测试是否运行静态测试-动态测试测试手段人工测试-自动化测试其他测试回归测试-冒*测试功能测试一般功能测试-界面测试-易用性测试-安装测试-兼容性测试性能测试稳定性测试-负载测试-压力测试-时间性能-空间性能负载测试确定在各种工作负载下，系统各项指标变化情况压力测试:通过确定一个系统的刚好不能接受的性能点。获得系统能够提供的**大服务级别测试用例为特定的目的而设计的一组测试输入，执行条件和预期结果，以便测试是否满足某个特定需求。通过大量的测试用例来检测软件的运行效果，它是指导测试工作进行的依据。CMA软件测试公司第三方测评显示软件运行稳定性达99.8%，未发现重大系统崩溃隐患。

    I)应用过程数据预防缺陷。这时的软件**能够记录软件缺陷，分析缺陷模式，识别错误根源，制订防止缺陷再次发生的计划，提供**这种括动的办法，并将这些活动贯穿于全**的各个项目中。应用过程数据预防缺陷有礴个成熟度子目标:1)成立缺陷预防组。2)识别和记录在软件生命周期各阶段引入的软件缺陷和消除的缺陷。3)建立缺陷原因分析机制，确定缺陷原因。4)管理，开发和测试人员互相配合制订缺陷预防计划，防止已识别的缺陷再次发生。缺陷预防计划要具有可**性。(II)质量控制在本级，软件**通过采用统计采样技术，测量**的自信度，测量用户对**的信赖度以及设定软件可靠性目标来推进测试过程。为了加强软件质量控制，测试组和质量保证组要有负责质量的人员参加，他们应掌握能减少软件缺陷和改进软件质量的技术和工具。支持统计质量控制的子目标有:?1)软件测试组和软件质量保证组建立软件产品的质量目标，如:产品的缺陷密度，**的自信度以及可信赖度等。2)测试管理者要将这些质量目标纳入测试计划中。3)培训测试组学习和使用统计学方法。4)收集用户需求以建立使用模型(III)优化测试过程在测试成熟度的***，己能够量化测试过程。这样就可以依据量化结果来调整测试过程。

    快速原型模型部分需求-原型-补充-运行外包公司预先不能明确定义需求的软件系统的开发，更好的满足用户需求并减少由于软件需求不明确带来的项目开发风险。不适合大型系统的开发，前提要有一个展示性的产品原型，在一定程度上的补充，限制开发人员的创新。螺旋模型每次功能都要**行风险评估，需求设计-测试很大程度上是一种风险驱动的方法体系，在每个阶段循环前，都进行风险评估。需要有相当丰富的风险评估经验和专门知识，在风险较大的项目开发中，很有必要，多次迭代，增加成本。软件测试模型需求分析-概要设计-详细设计-开发-单元测试-集成测试-系统测试-验收测试***清楚标识软件开发的阶段包含底层测试和高层测试采用自顶向下逐步求精的方式把整个开发过程分成不同的阶段，每个阶段的工作都很明确，便于控制开发过程。缺点程序已经完成，错误在测试阶段发现或没有发现，不能及时修改而且需求经常变化导致V步骤反复执行，工作量很大。W模型开发一个V测试一个V用户需求验收测试设计需求分析系统测试设计概要设计集成测试设计详细设计单元测试设计编码单元测试集成集成测试运行系统测试交付验收测试***测试更早的介入，可以发现开发初期的缺陷。从传统到智能：艾策科技助力制造业升级之路。

    且4个隐含层中间间隔设置有dropout层。用于输入合并抽取的高等特征表示的深度神经网络包含2个隐含层，其***个隐含层的神经元个数是64，第二个神经元的隐含层个数是10，且2个隐含层中间设置有dropout层。且所有dropout层的dropout率等于。本次实验使用了80％的样本训练，20％的样本验证，训练50个迭代以便于找到较优的epoch值。随着迭代数的增加，中间融合模型的准确率变化曲线如图17所示，模型的对数损失变化曲线如图18所示。从图17和图18可以看出，当epoch值从0增加到20过程中，模型的训练准确率和验证准确率快速提高，模型的训练对数损失和验证对数损失快速减少；当epoch值从30到50的过程中，中间融合模型的训练准确率和验证准确率基本保持不变，训练对数损失缓慢下降；综合分析图17和图18的准确率和对数损失变化曲线，选取epoch的较优值为30。确定模型的训练迭代数为30后，进行了10折交叉验证实验。中间融合模型的10折交叉验证的准确率是％，对数损失是，混淆矩阵如图19所示，规范化后的混淆矩阵如图20所示。中间融合模型的roc曲线如图21所示，auc值为，已经非常接近auc的**优值1。(7)实验结果比对为了综合评估本实施例提出融合方案的综合性能。基于 AI 视觉识别的自动化检测系统，助力艾策实现生产线上的零缺陷品控目标！北京功能软件检测报告

代码审计发现2处潜在内存泄漏风险，建议版本迭代修复。信息系统测评报价

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