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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基于自编码器的有监督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：CN114371987B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202111365881.3，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权基于自编码器的有监督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2021-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自编码器的有监督多视图软件缺陷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于自编码器的有监督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；根据多视图软件模块样本数据构建第二网络模型；根据第一网络模型构建第三网络模型；根据第一网络模型、第二网络模型和第三网络模型构建第四网络模型；将多视图软件测试数据输入第四网络模型得到预测结果。本发明解决了如何充分挖掘利用静态软件模块视图内鉴别信息、动态软件模块视图内鉴别信息以及静态动态视图间有用相关性信息提升软件缺陷预测性能的技术问题。

本发明授权基于自编码器的有监督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.基于自编码器的有监督多视图软件缺陷预测方法，其特征在于，包括：使用单度量表示不同软件模块视图的数据；所述使用单度量表示不同软件模块视图的数据，包括步骤：软件仓库中任意软件模块样本vi按照静态度量和动态度量分别表示为和定义静态软件模块视图集的单度量表示为：其中表示静态软件模块视图共享的度量元集合，表示视图特定的度量元集合，0S表示静态软件模块视图的零矩阵；定义动态软件模块视图集的单度量表示为：其中表示动态软件模块视图共享的度量元集合，表示动态软件模块视图特定的度量元集合，0D表示动态软件模块视图的零矩阵；将不同软件模块视图的单度量数据集归一化；根据多视图软件模块样本数据构建第一网络模型，所述构建第一网络模型是通过最小化重构损失项得到不同软件模块视图的特定自编码网络；根据多视图软件模块样本数据构建第二网络模型，所述构建第二网络模型是通过类内散度矩阵和类间散度矩阵构建用于识别视图内鉴别信息的视图内的鉴别损失函数；根据第一网络模型构建第三网络模型；所述构建第三网络模型是根据第一网络模型的不同软件模块视图编码特征之间的相关性结构信息构建视图间的相关性损失函数；根据第一网络模型、第二网络模型和第三网络模型构建第四网络模型；将多视图软件测试数据输入第四网络模型得到预测结果。

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