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龍圖騰網(wǎng)恭喜陜西師范大學(xué)申請的專利一種基于線性規(guī)劃的工作量感知即時軟件缺陷預(yù)測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115033493B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210788768.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F11/3604；該發(fā)明授權(quán)一種基于線性規(guī)劃的工作量感知即時軟件缺陷預(yù)測方法是由李志強;杜倩男;謝娟英;任杰設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-07-06向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于線性規(guī)劃的工作量感知即時軟件缺陷預(yù)測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于線性規(guī)劃的工作量感知即時軟件缺陷預(yù)測方法，涉及軟件缺陷預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：1、構(gòu)造即時軟件缺陷數(shù)據(jù)集；2、類不平衡數(shù)據(jù)處理；3、對即時軟件缺陷數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；4、構(gòu)建LPDP模型；5、預(yù)測新提交的軟件代碼變更，得到其預(yù)測標(biāo)簽。本發(fā)明從線性規(guī)劃的角度出發(fā)，設(shè)計了一種無參的工作量感知即時軟件缺陷預(yù)測方法，避免了耗時耗力的參數(shù)調(diào)優(yōu)過程。該方法具有較高的缺陷識別效果，有助于更好地保障軟件產(chǎn)品的質(zhì)量與可靠性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于線性規(guī)劃的工作量感知即時軟件缺陷預(yù)測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于線性規(guī)劃的工作量感知即時軟件缺陷預(yù)測方法，其特征在于，包括如下步驟：抽取軟件度量元和標(biāo)注軟件實體來構(gòu)造即時軟件缺陷數(shù)據(jù)集；對即時軟件缺陷數(shù)據(jù)集進行類不平衡數(shù)據(jù)處理；對處理后的即時軟件缺陷數(shù)據(jù)集中軟件實體的度量元進行數(shù)據(jù)歸一化處理，消除軟件實體不同度量元之間量綱的影響；在數(shù)據(jù)歸一化處理得到的即時軟件缺陷預(yù)測數(shù)據(jù)集上構(gòu)建LPDP模型；具體為：通過定義概率標(biāo)注矩陣、構(gòu)造鑒別距離矩陣與構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)來構(gòu)建所述LPDP模型；所述概率標(biāo)注矩陣的定義包括：用C＝{c1，c2}表示訓(xùn)練集的類，即缺陷類和非缺陷類；用μ＝{μ1，μ2}表示訓(xùn)練集的類中心；用ΩS＝{x1，x2，...，xm}表示訓(xùn)練集中的軟件實體；用p＝{0，1}來表示訓(xùn)練集中軟件實體的實際標(biāo)簽，用ΩT＝{x1，x2，...，xn}表示測試集中的軟件實體，用表示測試集中軟件實體的預(yù)測標(biāo)簽，m與n分別表示訓(xùn)練集與測試集中軟件實體的數(shù)目，用d表示軟件實體的度量元數(shù)目；用M表示概率標(biāo)注矩陣，則Mij表示測試集的軟件實體xj屬于類ci的概率；其中類中心μi的計算公式如下： 其中pxj表示訓(xùn)練集中軟件實體xj的實際標(biāo)簽；用D表示鑒別距離矩陣，Dij表示測試集中的軟件實體xj到類中心μi的歐式距離，所述Dij計算方法如下：Dij＝||μi-xj||23所述LPDP的目標(biāo)函數(shù)構(gòu)造方法如下：學(xué)習(xí)概率標(biāo)注矩陣M，以鑒別距離矩陣D和概率標(biāo)準(zhǔn)矩陣M的積最小作為LPDP模型的目標(biāo)函數(shù)，公式為： 其中，目標(biāo)函數(shù)的約束條件為：Mij表示的是軟件實體xj屬于類ci的概率值，表示為：0≤Mij≤15測試集中的軟件實體xj屬于各個類ci的概率和為1，表示為： 因為訓(xùn)練集中的軟件實體和測試集中的軟件實體擁有相同的標(biāo)簽空間，所以每一個類ci都至少包含一個測試集中的軟件實體xj，該約束表示為： 則LPDP模型的目標(biāo)函數(shù)為： 通過LPDP模型預(yù)測新提交的軟件代碼變更，得到其預(yù)測標(biāo)簽。

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