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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利软件性能异常情况的检测方法及检测装置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：CN114328127B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202210005190.0，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权软件性能异常情况的检测方法及检测装置是由艾骏;王曙光;孔士溢;陆民燕;龚屹昂设计研发完成，并于2022-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本软件性能异常情况的检测方法及检测装置在说明书摘要公布了：本申请公开了软件性能异常情况的检测方法及检测装置。其中，一种软件性能异常情况的检测方法，包括：收集目标软件运行时表征运行状况的属性的数据，得到第一数据集；根据多重共线性检验标准，筛除第一数据集中不符合预设共线性条件的元素，得到第二数据集；根据关键性能要素的波形特征，通过自适应离散小波分解方法，对第二数据集进行降噪处理，得到第三数据集；用第三数据集训练异常检测模型，得到软件性能异常检测模型；通过软件性能异常检测模型，检测待测的目标软件，得到检测结果。通过结合使用多重共线性检验标准、自适应离散小波分解方法及异常检测模型，有效解决了噪声过多及软件性能失效特征不突出的问题，从而提高了软件检测的准确性。

本发明授权软件性能异常情况的检测方法及检测装置在权利要求书中公布了：1.一种软件性能异常情况的检测方法，其特征在于，包括以下具体步骤： 收集目标软件运行时表征运行状况的属性的数据，得到第一数据集； 根据多重共线性检验标准，筛除所述第一数据集中不符合预设共线性条件的元素，得到表征关键性能要素的第二数据集； 根据所述关键性能要素的波形特征，确定用于离散小波分解的母小波和分解层数； 通过所述母小波和所述分解层数对所述第二数据集合中的第一元素进行离散小波分解，获得第一元素近似系数集和第一元素细节系数集； 对所述第一元素细节系数集进行自适应阈值化处理，得到阈值化的第一元素最终细节系数集； 根据所述第一元素近似系数集和所述第一元素最终细节系数集，重构所述第一元素，得到第一降噪元素； 根据所述第一降噪元素的获取步骤，处理所述第二数据集中的其余元素，得到降噪后的第三数据集； 用所述第三数据集训练异常检测模型，得到软件性能异常检测模型； 通过所述软件性能异常检测模型，检测待测的目标软件，得到检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京航空航天大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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