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龙图腾网获悉山西大学申请的专利基于余弦相似性的软件可靠性增长模型优化选择方法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：CN117216508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202311359026.0，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权基于余弦相似性的软件可靠性增长模型优化选择方法是由王金勇设计研发完成，并于2023-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于余弦相似性的软件可靠性增长模型优化选择方法在说明书摘要公布了：本发明属于软件可靠性增长模型技术领域，具体涉及一种优化选择可靠性增长模型的方法。主要提出使用余弦相似性来划分和选择理想的软件可靠性增长模型。这种优化选择模型方法主要考察余弦相似性对类别进行有效分类的能力，以及软件可靠性增长模型在当前软件测试环境中的适应性。利用余弦相似度的分类方法，可以成功地选择相同类型的软件可靠性增长模型进行软件可靠性评估。

本发明授权基于余弦相似性的软件可靠性增长模型优化选择方法在权利要求书中公布了：1.基于余弦相似性的软件可靠性增长模型优化选择方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤1，软件可靠性增长模型的属性： 假设软件可靠性增长模型的属性为[A1，A2，…，An]，其值为[v1，v2，…，vn]，各种软件可靠性增长模型表示为[M1，M2，…，Mm]，使用矩阵来表示软件可靠性增长模型与其属性之间的关系，如下所示： 其中Mi表示第i个软件可靠性增长模型，i取1～m，Aj表示第j个软件可靠性增长模型属性，j取1～n； 步骤2，使用余弦相似性来选择最优模型： 步骤2.1，利用两个软件可靠性增长模型的属性向量之间的角度的余弦值，来测量两个软件可靠性增长模型的相似性，其公式表示如下： 其中M1和M2分别表示两个软件可靠性增长模型； 步骤2.2，考虑到在标准化模型属性值时有两种情况，第一种情况是模型性能越好，模型属性值越小；第二种情况是模型属性值越大，模型的性能越好，归一化由以下公式表示： 第一种情况： 第二种情况： 步骤2.3，对矩阵Mij进行标准化，表示为： 步骤2.4，对矩阵Mij进行标准化之后，用公式2计算余弦相似性； 步骤2.5，将具有最优模型属性值的最优模型添加到公式5中，表示如下： 然后，计算每个软件可靠性增长模型标准化后与优化的软件可靠性增长模型之间的余弦相似度； 步骤3，综合考虑步骤2.4和步骤2.5的结果，给出一类最优软件可靠性增长模型。

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山西大学，其通讯地址为：030006 山西省太原市坞城路92号；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”。

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