中国人民解放军陆军工程大学王小巍获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军工程大学申请的专利一种软件维护性预测模型的生成方法和预测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：CN115562720B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211175518.X，技术领域涉及：G06F8/75；该发明授权一种软件维护性预测模型的生成方法和预测方法是由王小巍;张宝华;刘鹏安;赵东华;徐建国;刘娜;郭毅设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种软件维护性预测模型的生成方法和预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种软件维护性预测模型的生成方法和软件维护性的预测方法，包括获取表征软件维护性的指标，构建隶属度函数，获取历史数据作为训练集，基于模糊网络构建规则库，对所有隶属度函数的参数值进行优化，根据所述隶属度函数和所述规则库，构建软件维护性预测模型，通过构建的软件维护性预测模型计算软件维护性的预测值。本发明实现软件维护性预测计算过程中的数据与知识双驱动，在提升预测准确性的同时，提升预测模型的透明度。
本发明授权一种软件维护性预测模型的生成方法和预测方法在权利要求书中公布了：1.一种软件维护性预测模型的生成方法，其特征在于：包括如下步骤： S1:获取表征软件维护性的指标，所述指标包括m个第一类指标和n个第二类指标，所述第一类指标为数值度量指标，所述第二类指标为语义度量指标，m和n为自然数； S2:获取历史数据作为训练集，包括获取第一类指标的值，得到输入变量xi，其中1≤i≤m，以及对应的软件维护性作为输出值，所述软件维护性由代码改变的行数来度量；获取第二类指标语义度量值，得到输入变量xj，其中m+1≤j≤m+n，对数据进行预处理； S3:构建隶属度函数，将步骤S2得到的第一类指标的输入变量xi，将m个输入与对应的输出值组成数据对后进行聚类，其中1≤i≤m；将步骤S2得到的第二类指标的输入变量xj分类，其中m+1≤j≤m+n； S4:构建规则库，并基于模糊网络合并规则库； S5:对所述隶属度函数的参数值进行优化； S6:根据所述隶属度函数和所述规则库，构建软件维护性维护性预测模型。
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