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龙图腾网获悉江西财经大学申请的专利一种基于有序加权平均OWA算子的软件复杂性度量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：CN119621123B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411710580.3，技术领域涉及：G06F8/70；该发明授权一种基于有序加权平均OWA算子的软件复杂性度量方法是由易彤设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于有序加权平均OWA算子的软件复杂性度量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于有序加权平均OWA算子的软件复杂性度量方法，包括：构建软件质量评价模型，将待评价的软件类图输入所述软件质量评价模型进行处理，获得软件质量评价结果；其中，软件质量评价模型和待评价的软件类图与理想解的距离、待评价的软件类图与负理想解的距离、待评价的软件类图与理想解欧氏距离的权重、待评价的软件类图与负理想解欧氏距离的权重相关。本发明构建了科学的软件质量度量方法。

本发明授权一种基于有序加权平均OWA算子的软件复杂性度量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于有序加权平均OWA算子的软件复杂性度量方法，其特征在于，包括： 获取待评价的软件类图； 构建软件质量评价模型，将所述待评价的软件类图输入所述软件质量评价模型进行处理，获得软件质量评价结果； 其中，所述软件质量评价模型和待评价的软件类图与理想解的距离、待评价的软件类图与负理想解的距离、待评价的软件类图与理想解欧氏距离的权重、待评价的软件类图与负理想解欧氏距离的权重相关； 构建所述软件质量评价模型的过程为： 分析初始待评价的软件类图，对所述软件类图进行处理，获得决策矩阵； 建立多目标优化模型，并计算所述多目标优化模型的评价指标最优权重向量； 通过所述决策矩阵与归一化处理后的所述评价指标最优权重向量，获得软件质量加权综合属性矩阵； 确定软件质量加权综合属性矩阵中软件类图与理想解的距离和负理想解的距离； 使用所述软件类图与理想解的距离和负理想解的距离建立所述软件质量评价模型； 获得所述决策矩阵的过程为： 分析所述初始待评价的软件类图，构造初始决策矩阵，对所述初始决策矩阵进行规范化处理，获得规范化矩阵； 对所述规范化矩阵中的数据重新排列，获得所述决策矩阵； 其中，所述初始决策矩阵与软件类图评价指标的初始值、类图数量和评价指标数量相关；所述决策矩阵与软件类图所含数据组以及数据组中的数据元素相关； 所述多目标优化模型为： 式中，r表示待考量的软件质量子特性数量，表示综合属性值偏软件质量第k个 子特性的偏差，是的最优解，表示评价指标最优权重向量，表示 根据经验对UML类图在软件质量某个具体子特性k方面的评价值，N表示类图样本，M表示类 图评价指标，n表示类图数量，m表示类图评价指标数量，bij表示第i个软件类图的第j个类图 评价指标数据，，wj表示第j个类图评价指标权重向量。

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