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龙图腾网获悉平安证券股份有限公司申请的专利基于人工智能的代码度量方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114595157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210281710.0，技术领域涉及：G06F11/3604；该发明授权基于人工智能的代码度量方法、装置、设备及存储介质是由宋鑫设计研发完成，并于2022-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的代码度量方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，揭示了一种基于人工智能的代码度量方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取代码度量请求，所述代码度量请求携带有目标指标标识；根据所述目标指标标识，从预设的度量指标库中获取度量指标，作为目标度量指标；根据所述目标度量指标，从预设的项目代码库中获取项目代码，得到待度量代码；根据所述目标度量指标，对所述待度量代码进行度量，得到目标度量实际值；根据所述目标度量指标、所述目标度量实际值和所述目标度量指标对应的度量预测值生成代码度量结果。通过目标度量实际值和目标度量指标对应的度量预测值生成代码度量结果，实现了基于代码的趋势的预测值进行度量分析，提高了度量分析的结果的准确性。

本发明授权基于人工智能的代码度量方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的代码度量方法，其特征在于，所述方法包括： 获取代码度量请求，其中，所述代码度量请求携带有目标指标标识； 根据所述目标指标标识，从预设的度量指标库中获取度量指标，作为目标度量指标； 根据所述目标度量指标，从预设的项目代码库中获取项目代码，得到待度量代码； 根据所述目标度量指标，对所述待度量代码进行度量，得到目标度量实际值； 根据所述目标度量指标、所述目标度量实际值和所述目标度量指标对应的度量预测值生成代码度量结果； 所述根据所述目标指标标识，从预设的度量指标库中获取度量指标，作为目标度量指标的步骤之前，还包括： 获取指标配置请求； 响应所述指标配置请求，根据预设的公共关键字库和预设的方法接口库进行指标配置界面展示； 根据所述指标配置界面获取用户输入的度量指标，以作为待存储的度量指标； 根据所述待存储的度量指标更新所述度量指标库； 所述根据所述目标度量指标、所述目标度量实际值和所述目标度量指标对应的度量预测值生成代码度量结果的步骤，包括： 获取所述目标度量指标对应的所述度量预测值； 将所述目标度量实际值减去所述目标度量指标对应的所述度量预测值，得到度量差值； 判断所述度量差值是否符合所述目标度量指标中的波动配置的要求； 若是，则确定所述代码度量结果为正常； 若否，则确定所述代码度量结果为异常； 根据所述目标度量指标中的项目标识，从项目代码库中获取项目代码，将获取的代码作为待度量代码； 所述获取所述目标度量指标对应的所述度量预测值的步骤，包括： 根据所述目标度量指标和所述目标度量实际值，从预设的度量实际值库中获取预设时长内的度量实际值，作为历史度量实际值集； 将所述历史度量实际值集输入预设的趋势预测模型进行预测，得到所述目标度量指标对应的所述度量预测值； 所述将所述历史度量实际值集输入预设的趋势预测模型进行预测，得到所述目标度量指标对应的所述度量预测值的步骤之前，还包括： 获取训练样本集和初始模型，其中，所述初始模型是基于ARIMA模型得到的模型； 将所述训练样本集中的各个所述训练样本随机划分到两个集合，得到训练集和验证集； 采用所述训练集，对所述初始模型进行训练，将训练结束的所述初始模型作为待验证模型； 采用所述验证集，对所述待验证模型进行验证，得到验证结果； 若所述验证结果为失败，则将所述待验证模型作为所述初始模型，重复执行所述将所述训练样本集中的各个所述训练样本随机划分到两个集合，得到训练集和验证集的步骤； 若所述验证结果为成功，则将所述待验证模型作为所述趋势预测模型。

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