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龙图腾网恭喜三维通信股份有限公司申请的专利一种基于对抗学习的多视图软件缺陷预测方法及系统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：CN114328174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202111329931.2，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种基于对抗学习的多视图软件缺陷预测方法及系统是由韩璐;严军荣;潘方设计研发完成，并于2021-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗学习的多视图软件缺陷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对抗学习的多视图软件缺陷预测方法及系统，方法包括：根据多视图软件模块样本数据构建第一网络模型，所述第一网络模型是通过深度度量学习构建用于区分同类视图和异类视图的视图间鉴别分析损失函数；根据多视图软件模块样本数据构建第二网络模型，所述第二网络模型是通过对抗学习构建用于区分公共子空间中不同软件模块视图的对抗损失函数；根据第一网络模型和第二网络模型构建第三网络模型；将多视图软件测试数据输入第三网络模型得到预测结果。本发明解决了现有的基于单视图的软件缺陷预测技术的预测性能差、预测结果准确率低的技术问题。

本发明授权一种基于对抗学习的多视图软件缺陷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗学习的多视图软件缺陷预测方法，其特征在于，包括：将多视图软件模块的度量元归一化；所述将多视图软件模块的度量元归一化，包括步骤软件仓库中任意软件模块样本表示为由静态度量元组成的静态软件模块视图和由动态度量元组成的动态软件模块视图；所述静态度量元表示项目开发完定型后统计的属性信息，所述动态度量元表示开发过程中记录的属性信息；通过min-max归一化方法将静态软件模块视图和动态软件模块视图中的度量元处在同一量纲，即区间[0,1]；将归一化后的多视图软件模块的样本数据非线性投影到公共子空间；根据多视图软件模块样本数据构建第一网络模型，所述第一网络模型是通过深度度量学习构建用于区分同类视图和异类视图的视图间鉴别分析损失函数；根据多视图软件模块样本数据构建第二网络模型，所述第二网络模型是通过对抗学习构建用于区分公共子空间中不同软件模块视图的对抗损失函数；根据第一网络模型和第二网络模型构建第三网络模型；所述第三网络模型是由生成模型和判别模型组成，联合对应的损失函数，采用极小极大博弈策略进行训练；将多视图软件测试数据输入第三网络模型得到预测结果。

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