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龙图腾网获悉广东石油化工学院申请的专利基于域自适应的跨项目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：CN120011202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510489029.9，技术领域涉及：G06F11/3604；该发明授权基于域自适应的跨项目缺陷预测方法及系统是由荆晓远;邓晋珏;韩伟;王天森设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于域自适应的跨项目缺陷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于域自适应的跨项目缺陷预测方法及系统，该方法包括：提取源项目和目标项目的特征，利用特征映射网络将所述源项目和所述目标项目的特征映射到同一特征空间；将所述源项目和所述目标项目映射后的特征分别输入至主分类网络，得到所述源项目和所述目标项目的第一缺陷预测结果；将所述源项目和所述目标项目映射后的特征分别输入至辅助分类网络，得到所述源项目和所述目标项目的第二缺陷预测结果；根据所述源项目的第一缺陷预测结果和第二缺陷预测结果，以及所述目标项目的第一缺陷预测结果和第二缺陷预测结果，确定损失函数进行模型训练。本发明提高跨项目缺陷预测的准确性。

本发明授权基于域自适应的跨项目缺陷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于域自适应的跨项目缺陷预测方法，其特征在于，包括： 提取源项目和目标项目的特征，利用特征映射网络将所述源项目和所述目标项目的特征映射到同一特征空间； 将所述源项目和所述目标项目映射后的特征分别输入至主分类网络，得到所述源项目和所述目标项目的第一缺陷预测结果，所述主分类网络在特征映射网络的基础上，负责对特征进行分类，并生成对目标项目的伪标签； 将所述源项目和所述目标项目映射后的特征分别输入至辅助分类网络，得到所述源项目和所述目标项目的第二缺陷预测结果，辅助分类网络和主分类网络在预测部分的结构是相同的，但是比主分类网络多一个梯度反转层； 根据所述源项目的第一缺陷预测结果和第二缺陷预测结果，以及所述目标项目的第一缺陷预测结果和第二缺陷预测结果，确定损失函数；所述辅助分类网络通过最大化域自适应损失和伪标签学习损失，来挑战主分类网络的性能，域自适应损失用于衡量源项目和目标项目之间的分布差异，伪标签学习损失则用于评估伪标签的准确性； 自适应损失函数根据所述源项目的第一缺陷预测结果和第二缺陷预测结果，以及所述目标项目的第一缺陷预测结果和第二缺陷预测结果确定； 伪标签损失函数根据所述目标项目的第一缺陷预测结果和第二缺陷预测结果确定； 根据所述损失函数对所述特征映射网络、主分类网络和辅助分类网络进行训练，使得所述源项目和所述目标项目之间的分布差异减小，所述源项目和目标项目的特征对齐； 提取待预测项目的特征，将所述待预测项目的特征依次输入训练后的特征映射网络和训练后的主分类网络，得到所述主分类网络输出的所述待预测项目的缺陷预测结果； 所述域自适应损失函数的公式为： ； 其中，为域自适应损失函数，为超参数，ns为所述源项目中的样本数量，nt为所述目标项目中的样本数量，为所述主分类网络的参数，为所述辅助分类网络的参数，为所述源项目中第i个样本映射后的特征，为所述目标项目中第i个样本映射后的特征，是所述主分类网络输出的所述源项目中第i个样本的第一缺陷预测结果，是所述主分类网络输出的所述目标项目中第i个样本的第一缺陷预测结果，是所述辅助分类网络输出的所述源项目中第i个样本的第二缺陷预测结果，是所述辅助分类网络输出的所述目标项目中第i个样本的第二缺陷预测结果。

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