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龍圖騰網(wǎng)恭喜首實(shí)安保科技有限責(zé)任公司申請(qǐng)的專利一種評(píng)估軟件系統(tǒng)開發(fā)延時(shí)的方法、裝置及電子設(shè)備獲國家發(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119647984B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510181094.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0635；該發(fā)明授權(quán)一種評(píng)估軟件系統(tǒng)開發(fā)延時(shí)的方法、裝置及電子設(shè)備是由浦義富設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-19向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種評(píng)估軟件系統(tǒng)開發(fā)延時(shí)的方法、裝置及電子設(shè)備在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種評(píng)估軟件系統(tǒng)開發(fā)延時(shí)的方法、裝置及電子設(shè)備，所述方法包括：獲取多個(gè)事件向量，其中，所述多個(gè)事件向量中各事件向量分別用于表征不同時(shí)刻從待評(píng)估軟件系統(tǒng)得到的時(shí)序事件的屬性；將所述多個(gè)事件向量和與所述待評(píng)估軟件系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的非時(shí)序特征向量輸入目標(biāo)延時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到對(duì)所述待評(píng)估軟件系統(tǒng)的延時(shí)開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，其中，所述目標(biāo)延時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括時(shí)序特征提取層、自注意力層以及投影轉(zhuǎn)換層，所述非時(shí)序特征向量用于表征與所述待評(píng)估軟件系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的固有屬性信息。本申請(qǐng)實(shí)施例可以在軟件系統(tǒng)的開發(fā)過程中預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)且有效提升了延時(shí)評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種評(píng)估軟件系統(tǒng)開發(fā)延時(shí)的方法、裝置及電子設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種評(píng)估軟件系統(tǒng)開發(fā)延時(shí)的方法，其特征在于，所述方法包括：獲取多個(gè)事件向量，其中，所述多個(gè)事件向量中各事件向量分別用于表征不同時(shí)刻從待評(píng)估軟件系統(tǒng)得到的時(shí)序事件的屬性；將所述多個(gè)事件向量和與所述待評(píng)估軟件系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的非時(shí)序特征向量輸入目標(biāo)延時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到對(duì)所述待評(píng)估軟件系統(tǒng)的延時(shí)開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，其中，所述目標(biāo)延時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括時(shí)序特征提取層、自注意力層以及投影轉(zhuǎn)換層，所述非時(shí)序特征向量用于表征與所述待評(píng)估軟件系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的固有屬性信息；其中，所述獲取多個(gè)事件向量，包括：獲取與各個(gè)時(shí)序事件分別對(duì)應(yīng)的多類待量化信息，其中，所述多類待量化信息包括：事件類型、發(fā)起部門、軟件組件、填寫人、開發(fā)階段、時(shí)間戳以及事件文本，所述時(shí)間戳用于表征對(duì)應(yīng)事件發(fā)布的時(shí)間信息，所述事件類型用于表征相應(yīng)事件所屬的類別，所述開發(fā)階段用于表征記錄所述事件時(shí)項(xiàng)目所處的階段；確認(rèn)所述時(shí)間戳屬于數(shù)值類數(shù)據(jù)，則將所述時(shí)間戳寫入對(duì)應(yīng)時(shí)序事件的事件向量的時(shí)間維度中；確認(rèn)所述事件類型、所述發(fā)起部門、所述軟件組件、所述填寫人和所述開發(fā)階段均屬于類型類數(shù)據(jù)，則將各種類型類數(shù)據(jù)分別進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化得到多個(gè)變量并將所述多個(gè)變量分別寫入對(duì)應(yīng)時(shí)序事件的事件向量的類型類維度中；確認(rèn)所述事件文本作為文本類型數(shù)據(jù)，則將所述文本類型數(shù)據(jù)中的不同文本信息整合并映射到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的多維向量空間得到文本向量，并將所述文本向量寫入對(duì)應(yīng)時(shí)序事件的事件向量的事件文本維度中；所述時(shí)序特征提取層包括多個(gè)門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)GRU單元，且每個(gè)GRU單元的輸入為一個(gè)事件向量，輸出為一個(gè)目標(biāo)隱藏狀態(tài)向量，所述目標(biāo)隱藏狀態(tài)向量用于表征按時(shí)間順序發(fā)生的一系列不同類別的事件；所述GRU單元通過如下算法確定所述目標(biāo)隱藏狀態(tài)向量： 其中，所述為更新門，所述用于表征當(dāng)前隱藏狀態(tài)向量，用于表征所述目標(biāo)隱藏狀態(tài)向量，所述更新門用于表示所述當(dāng)前隱藏狀態(tài)向量被保留到所述目標(biāo)隱藏狀態(tài)向量的程度，⊙表示元素乘法，表示候選隱藏狀態(tài)向量，所述候選隱藏狀態(tài)向量是與事件向量和所述當(dāng)前隱藏狀態(tài)向量對(duì)應(yīng)的量；所述候選隱藏狀態(tài)向量是通過如下公式確定的： 其中，tanh表示雙曲正切激活函數(shù)，用于表征所述更新門輸入到隱藏狀態(tài)的權(quán)重矩陣，所述為重置門，所述用于控制對(duì)歷史信息的記憶程度；所述投影轉(zhuǎn)換層至少被配置為將處理后的特征映射到另一個(gè)空間，且所述投影轉(zhuǎn)換層包括線性變換和激活函數(shù)。

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