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申请/专利权人：中国农业银行股份有限公司

摘要：本发明提供一种软件的缺陷预测方法及相关设备，该方法包括：获取待测软件在运行过程中的缺陷；获取所述待测软件对应的数据库的数据维度；根据所述数据维度对各个所述缺陷进行分类得到各类第一输入要素以及所述第一输入要素对应的第一数值；将各类所述第一输入要素以及所述第一输入要素对应的第一数值输入至预测模型，预测得到所述待测软件在各个缺陷等级上的数量分布。本发明的方法，提高了软件的测试效率以及测试质量。

主权项：1.一种软件的缺陷预测方法，其特征在于，包括：基于待测软件的标识从数据库中确定对应的数据集合；其中，所述数据库中存储各个软件在运行过程中发现的缺陷，数据库内每个软件对应的缺陷集合D={Ri,i=1,2,3…,n}，Ri是数据集合对应的软件运行过程中的一条记录，所述记录中包括有软件运行过程中所发现的缺陷；数据集合D与软件的标识在数据库中关联存储；从数据集合中得到待测软件在运行过程中的缺陷；获取所述待测软件对应的数据库的数据维度；所述数据维度包括功能性需求、性能需求、模块编号、模块复杂度、模块业务优先级、代码以及测试案例中的至少两个；根据所述数据维度对各个所述缺陷进行分类得到各类第一输入要素以及所述第一输入要素对应的第一数值；其中，所述第一输入要素为缺陷分类后的类型，所述第一数值为缺陷在该类第一输入要素的数量；根据各类所述第一输入要素以及所述第一输入要素对应的第一数值，构建特征向量；若数据库中的数据集合中的记录为特征向量，则将数据集合中每个特征相同的维度对应的数值进行叠加，基于叠加后的数值以及对应的维度重新构建特征向量；其中，特征向量的维度与数据库的数据维度相同；将所述特征向量输入至所述预测模型，预测得到所述待测软件在各个缺陷等级上的数量分布，以使测试人员基于预测的缺陷等级的数量分布调整待测软件的测试流程；所述缺陷等级包括致命缺陷、严重缺陷、一般缺陷以及轻微缺陷中的至少两种；预测模型包括：神经网络分类器，神经网络分类器由输入层、输出层和隐藏层组成，每一层包含若干个节点，所述输入层和输出层由的输入参数和输出参数组成；所述将各类所述第一输入要素以及所述第一输入要素对应的第一数值输入至预测模型的步骤之前，还包括：获取各个训练软件的缺陷以及每个所述训练软件在各个缺陷等级上的数量分布；根据所述训练软件的缺陷确定各类第二输入要素以及所述第二输入要素对应的第二数值；根据所述训练软件对应的各类所述第二输入要素、所述第二数值以及训练样本在各个缺陷等级上的数量分布，确定所述训练软件对应的训练样本；根据各个所述训练样本对所述预测模型进行训练；所述预测模型包括隐藏层和输出层，所述隐藏层以及所述输出层均设有激励函数；所述激励函数，其中，为所述预测模型的输入值。

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百度查询： 中国农业银行股份有限公司 软件的缺陷预测方法及相关设备