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龙图腾网获悉南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司申请的专利建立预测软件缺陷优化模型的方法、装置和计算机设备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：CN121050998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511599522.2，技术领域涉及：G06F11/3604；该发明授权建立预测软件缺陷优化模型的方法、装置和计算机设备是由索思亮;梁志宏;赵晓玮;杨祎巍;麦立峰;游梓霖;林俏伶;熊镇涛;蒋屹新;徐培明;洪超;王劭晟设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本建立预测软件缺陷优化模型的方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种建立预测软件缺陷优化模型的方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取软件缺陷不平衡数据集；对不平衡数据集进行特征提取得到软件缺陷预测特征，计算软件缺陷预测特征与对应的标注数据之间的相关系数，计算软件缺陷预测特征权值组成第一权重向量；基于第一权重向量变异生成变异权重向量，与第一权重向量交叉组合，生成第二权重向量；比较第一权重向量与第二权重向量，筛选满足预设条件的分向量组成最终权重向量；基于最终权重向量对不平衡数据集中样本排序，移除满足预设条件的样本，生成平衡数据集；将平衡数据集用于模型训练，获得预测软件缺陷优化模型。采用本方法能够建立预测软件缺陷优化模型。

本发明授权建立预测软件缺陷优化模型的方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种建立预测软件缺陷优化模型的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取软件缺陷不平衡数据集；对所述软件缺陷不平衡数据集进行特征提取得到至少一个软件缺陷预测特征，计算所述至少一个软件缺陷预测特征与对应的标注数据之间的相关系数，基于所述相关系数计算所述至少一个软件缺陷预测特征的权值，组成第一权重向量； 基于所述第一权重向量变异生成变异权重向量，将所述第一权重向量与所述变异权重向量交叉组合，生成第二权重向量； 比较所述第一权重向量与所述第二权重向量中每个分向量，筛选出满足预设条件的分向量，基于所述满足预设条件的分向量组成最终权重向量； 基于最终权重向量，对所述软件缺陷不平衡数据集中样本进行排序，移除满足预设条件的样本，生成软件缺陷平衡数据集； 将所述软件缺陷平衡数据集用于预测软件缺陷优化模型训练，获得所述预测软件缺陷优化模型； 其中，所述基于所述第一权重向量变异生成变异权重向量，将所述第一权重向量与所述变异权重向量交叉，生成第二权重向量，包括：基于所述第一权重向量的任意三个分向量，引入变异放缩因子，计算得出所述变异权重向量；将所述第一权重向量与所述变异权重向量中的多个分向量进行交叉组合，生成第二权重向量； 所述比较所述第一权重向量与所述第二权重向量中每个分向量，筛选出满足预设条件的分向量，基于所述满足预设条件的分向量组成最终权重向量，包括：基于预设的目标函数，评估所述第一权重向量和所述第二权重向量中所有分向量的适应度；比较所述第一权重向量中所有分向量的适应度和所述第二权重向量中所有分向量的适应度，筛选出所述适应度满足预设条件的所有分向量，组成目标权重向量，将所述第一权重向量替换为所述目标权重向量，继续执行基于所述第一权重向量的任意三个分向量以及之后的步骤，直至达到预设的最大迭代次数或者适应度的提升达到预设阈值，将对应的目标权重向量作为最终权重向量。

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南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司，其通讯地址为：510663 广东省广州市黄埔区科翔路11号J1栋3、4、5楼及J3栋3楼；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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