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龙图腾网获悉同方知网数字科技有限公司申请的专利面向迭代开发的软件质量增量式评估方法、系统及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：CN121301164B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511851448.9，技术领域涉及：G06F11/3604；该发明授权面向迭代开发的软件质量增量式评估方法、系统及设备是由李慧云;刘小玲;吕莹;郝颖;武晓婧;陈研硕;韩文;张振海设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向迭代开发的软件质量增量式评估方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明属于软件开发技术领域，提供了面向迭代开发的软件质量增量式评估方法、系统及设备，其包括异构数据流采集、多模态编码与标准化、动态风险预警、因果根因定位、业务导向干预优化等步骤；通过异构数据流的多源数据采集与多模态融合技术，实现技术维度与业务维度的统一表征，突破传统评估仅依赖静态技术指标的局限，结合动态风险预警机制，实时捕获迭代过程中的质量风险，响应延迟从小时级降至分钟级，显著提升风险感知的全面性与时效性；引入因果图与反事实模拟技术，通过消除混杂因子干扰并量化非结构化因子的因果效力，精准定位关键根因链，提升根因定位准确率，为干预优化提供明确靶向。

本发明授权面向迭代开发的软件质量增量式评估方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种面向迭代开发的软件质量增量式评估方法，其特征在于，所述方法包括： 对预先采集的原始异构数据流进行预处理，所述原始异构数据流包括覆盖技术维度和业务维度的结构化数据和非结构化数据；所述预处理包括：对结构化数据进行编码，对非结构化数据进行文本向量化，使用预先建立的多模态Transformer模型将结构化编码结果作为伪视觉特征、将所述文本向量化结果作为语言特征，通过交叉注意力机制捕捉伪视觉特征和语言特征的语义关联，提取跨模态隐藏因子，并进行噪声过滤和缺失值填充，得到标准化数据集；所述标准化数据集至少包括结构化特征和跨模态隐藏因子及业务价值权重； 基于所述标准化数据集构建图注意力网络模型；其中，所述图注意力网络模型包括表示所述跨模态隐藏因子的多模态因子节点，并结合所述结构化特征与所述跨模态隐藏因子的变化量，计算软件各模块的综合风险值，当综合风险值超过预设风险阈值时触发预警；输出每一模块的风险等级以及高风险模块的关联组合信息； 基于预警定位的异常区域，从所述标准化数据集中选取关键变量，使用因果图对关键变量进行因果分析以消除混杂因子，注入所述跨模态隐藏因子以推理关键因果路径，通过反事实模拟验证非结构化因子的因果效力，并采用SHAP值量化各因子对风险的贡献度以形成根因链；基于筛选后的关键变量，采用PC算法构建初始因果图，通过条件独立性检验和边定向识别变量间的潜在因果关系，利用Conf-Elim模型消除显性混杂因子干扰，得到净化后的因果图； 采用深度Q网络定义强化学习代理的奖励函数，所述奖励函数融合业务价值提升率、缺陷率变化率及资源消耗增加率；所述强化学习代理基于所述根因链与所述奖励函数，在预设的干预方案的动作空间中生成干预方案，计算各方案的Q值并选择最优方案；通过预先定义的增量更新机制将干预方案推送到开发流程，同时利用干预后产生的新数据对模型参数进行更新。

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