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龙图腾网获悉建信金融科技有限责任公司申请的专利一种预警方法、装置、设备及介质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：CN115525550B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211151072.7，技术领域涉及：G06F11/3604；该发明授权一种预警方法、装置、设备及介质是由罗琳玲设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种预警方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及趋势预测技术领域，尤其涉及一种预警方法、装置、设备及介质，在本申请实施例中，获取待预警的目标项目的研发信息，其中研发信息中包括研发过程的基础数据和过程数据；根据基础数据，确定第一特征向量；根据过程数据，确定第二特征向量；将第一特征向量和第二特征向量输入到训练完成的模型中，获取该模型输出的该目标项目的下一次研发的风险概率。由于电子设备基于目标项目的研发信息，生成第一特征向量和第二特征向量，并根据第一特征向量和第二特征向量对下一次研发过程中是否会发生风险进行预测，提高了预测的效率和准确度。

本发明授权一种预警方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种预警方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待预警的目标项目的研发信息，其中所述研发信息中包括研发过程的基础数据和过程数据，其中所述基础数据至少包括团队规模和开发语言，所述过程数据至少包括研发过程中的缺陷密度、迭代完成率、缺陷平均修复时长、构建成功率；其中，所述基础数据中还包括以下数据中的至少一种：目标项目所属行业、目标项目所属技术领域、开发与测试人员的比例以及迭代周期；过程数据中还包括以下数据中的至少一种：代码提交频率、代码合并频率、构建部署频率、构建部署时长、代码质量等级、单元测试覆盖率、线上问题个数； 根据所述基础数据、预先保存的每个子基础数据对应的第一数值以及每个第一数值在第一特征向量中对应的第一位置，确定第一特征向量； 根据所述过程数据，预先保存的每个子过程数据对应的第二数值以及每个第二数值在第二特征向量中对应的第二位置，确定第二特征向量； 将所述第一特征向量和第二特征向量输入到训练完成的模型中，获取所述模型输出的所述目标项目的下一次研发的风险概率； 其中，所述模型为Wideamp;Deep模型，包括Wide子模型、Deep子模型和输出层； 所述将所述第一特征向量和第二特征向量输入到训练完成的模型中，获取所述模型输出的所述目标项目的下一次研发的风险概率包括： 将所述第一特征向量输入到所述Wide子模型中，所述Wide子模型内部的叉积变换结构对该第一特征向量进行处理，得到组合特征，并基于所述组合特征对风险进行预测，得到第一预测结果； 将所述第一特征向量和所述第二特征向量按照预设的顺序进行拼接，得到第三特征向量，并将所述第三特征向量输入到所述Deep子模型中；其中，所述Deep子模型中预先保存有所述第三特征向量中每个位置对应的低维的实数向量，所述Deep子模型根据所述第三特征向量中每个位置的数值以及每个位置对应的实数向量进行预测，得到第二预测结果； 将所述第一预测结果与所述第二预测结果连接起来输入到所述输出层，由所述输出层输出所述风险概率； 其中，所述过程数据的确定过程包括： 收集原始过程数据，所述原始过程数据包括：代码提交次数，代码提交人数，代码合并次数，单元测试覆盖率，单元测试通过率，构建部署次数，构建部署成功次数，构建部署时长，迭代规划用户故事数量，迭代实际完成用户故事数量，迭代内用户故事数量，迭代内缺陷数量，缺陷严重程度，缺陷修复时长，代码重复度，代码可维护性等级，代码可靠性等级，代码安全等级，线上问题个数； 根据所述原始过程数据，确定所述过程数据； 其中，所述根据所述原始过程数据，确定所述过程数据包括： 将所述迭代内缺陷数量与所述迭代内用户故事数量的比值确定为所述缺陷密度；将所述迭代实际完成故事数量与所述迭代规划用户故事数量的比值确定为所述迭代完成率；将所述构建部署成功次数与所述构建部署次数的比值确定为所述构建成功率；根据所述代码提交次数和所述代码提交人数，将每日每人代码提交次数确定为所述代码提交频率；将迭代内代码合并次数与所述迭代内用户故事数的比值确定为所述代码合并频率；根据所述代码重复度、所述代码可维护性等级、所述代码可靠性等级、所述代码安全等级以及预先定义的规则，确定所述代码质量等级。

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建信金融科技有限责任公司，其通讯地址为：200120 上海市浦东新区(上海)自由贸易试验区银城路99号12层、15层；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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