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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种可解释的缺陷预测方法及相关设备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：CN119883869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510361564.6，技术领域涉及：G06F11/362；该发明授权一种可解释的缺陷预测方法及相关设备是由胡亚敏;罗文坚;张棒;陈科胜设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可解释的缺陷预测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种可解释的缺陷预测方法及相关设备，用于可解释的描述在软件缺陷预测中的决策过程。本申请实施例方法包括：基于待分析软件项目的历史数据构建缺陷数据集，从待分析软件项目的当前数据得到待分析软件项目中的待分析代码模块以及代码模块特征；根据缺陷数据集，确定任一待分析代码模块中任一代码模块特征的实际缺陷率和期望缺陷率；计算实际缺陷率与期望缺陷率的差值，得到特征缺陷分数；计算任一待分析代码模块中所有代码模块特征的特征缺陷分数，得到模块缺陷分数；当得到所有待分析代码模块的模块缺陷分数后，对所有模块缺陷分数进行排序，依次对待分析软件项目中的所有待分析代码模块进行处理。

本发明授权一种可解释的缺陷预测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种可解释的缺陷预测方法，其特征在于，所述方法包括：基于待分析软件项目的历史数据构建缺陷数据集，从所述待分析软件项目的当前数据得到所述待分析软件项目中的每个待分析代码模块以及对应于所述每个待分析代码模块的代码模块特征；其中，所述代码模块特征用于表征所述待分析代码模块的数值特征；若任一待分析代码模块中任一代码模块特征的模块特征值为目标特征值，根据所述缺陷数据集，分析所述缺陷数据集，筛选出代码模块特征的模块特征值为区间窗口特征值的缺陷代码模块；其中，所述区间窗口特征值用于表征在所述缺陷数据集，以所述区间窗口特征值为中心的目标区间窗口中，位于所述目标区间窗口内的缺陷代码模块的数量与所述缺陷数据集内的所有缺陷代码模块的总数量的比值满足预设数量比值；确定任一待分析代码模块中任一代码模块特征的实际缺陷率和期望缺陷率；其中，所述期望缺陷率为所述缺陷数据集中所有模块特征值为所述目标特征值的缺陷代码模块的代码模块总行数与所述缺陷数据集中所有缺陷代码模块的总代码模块总行数的比值，所述实际缺陷率为所述缺陷数据集中所有模块特征值为所述目标特征值的缺陷代码模块的代码模块缺陷总数与所述缺陷数据集中所有缺陷代码模块的总代码模块缺陷总数的比值；所述缺陷数据集包括对应不同模块特征值的代码模块总行数及代码模块缺陷总数，以及对应所有缺陷代码模块的总代码模块总行数及总代码模块缺陷总数；所述缺陷代码模块为所述缺陷数据集中的代码模块；计算所述实际缺陷率与所述期望缺陷率的差值，得到所述任一代码模块中所述任一代码模块特征的特征缺陷分数；计算所述任一待分析代码模块中所有代码模块特征的特征缺陷分数，得到所述任一待分析代码模块的模块缺陷分数；其中，所述模块缺陷分数用于表征待分析代码模块的缺陷倾向性；当得到所有待分析代码模块的模块缺陷分数后，对所有模块缺陷分数进行排序，以按照所述所有模块缺陷分数由大到小的顺序，依次对所述待分析软件项目中的所述所有待分析代码模块进行处理；所述筛选出代码模块特征的模块特征值为区间窗口特征值的缺陷代码模块之前，所述方法还包括：于所述缺陷数据集中获取任一缺陷代码模块中所有代码模块特征的模块特征值，按照升序方式将所有模块特征值进行排序，得到对应于所述所有模块特征值的特征值排序列表；于所述特征值排序列表中，检查所述所有模块特征值中是否存在所述区间窗口特征值；若所述特征值排序列表中存在所述区间窗口特征值，将所述区间窗口特征值作为所述特征值排序列表的插入点，确定初始区间窗口的索引。

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哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；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”。