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龍圖騰網恭喜三維通信股份有限公司申請的專利一種基于對抗學習的多視圖軟件缺陷預測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114328174B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111329931.2，技術領域涉及：G06F11/3668；該發明授權一種基于對抗學習的多視圖軟件缺陷預測方法及系統是由韓璐;嚴軍榮;潘方設計研發完成，并于2021-11-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于對抗學習的多視圖軟件缺陷預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于對抗學習的多視圖軟件缺陷預測方法及系統，方法包括：根據多視圖軟件模塊樣本數據構建第一網絡模型，所述第一網絡模型是通過深度度量學習構建用于區分同類視圖和異類視圖的視圖間鑒別分析損失函數；根據多視圖軟件模塊樣本數據構建第二網絡模型，所述第二網絡模型是通過對抗學習構建用于區分公共子空間中不同軟件模塊視圖的對抗損失函數；根據第一網絡模型和第二網絡模型構建第三網絡模型；將多視圖軟件測試數據輸入第三網絡模型得到預測結果。本發明解決了現有的基于單視圖的軟件缺陷預測技術的預測性能差、預測結果準確率低的技術問題。

本發明授權一種基于對抗學習的多視圖軟件缺陷預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于對抗學習的多視圖軟件缺陷預測方法，其特征在于，包括：將多視圖軟件模塊的度量元歸一化；所述將多視圖軟件模塊的度量元歸一化，包括步驟軟件倉庫中任意軟件模塊樣本表示為由靜態度量元組成的靜態軟件模塊視圖和由動態度量元組成的動態軟件模塊視圖；所述靜態度量元表示項目開發完定型后統計的屬性信息，所述動態度量元表示開發過程中記錄的屬性信息；通過min-max歸一化方法將靜態軟件模塊視圖和動態軟件模塊視圖中的度量元處在同一量綱，即區間[0,1]；將歸一化后的多視圖軟件模塊的樣本數據非線性投影到公共子空間；根據多視圖軟件模塊樣本數據構建第一網絡模型，所述第一網絡模型是通過深度度量學習構建用于區分同類視圖和異類視圖的視圖間鑒別分析損失函數；根據多視圖軟件模塊樣本數據構建第二網絡模型，所述第二網絡模型是通過對抗學習構建用于區分公共子空間中不同軟件模塊視圖的對抗損失函數；根據第一網絡模型和第二網絡模型構建第三網絡模型；所述第三網絡模型是由生成模型和判別模型組成，聯合對應的損失函數，采用極小極大博弈策略進行訓練；將多視圖軟件測試數據輸入第三網絡模型得到預測結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人三維通信股份有限公司，其通訊地址為：310057 浙江省杭州市濱江區火炬大道581號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。