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龙图腾网获悉云南大学申请的专利软件缺陷检测模型解释方法、装置、设备及存储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：CN116187452B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310217413.4，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权软件缺陷检测模型解释方法、装置、设备及存储介质是由朱志玲;王炜;郭星成;范启强设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本软件缺陷检测模型解释方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种缺陷检测模型解释方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：建立深度卷积神经网络，训练获得缺陷检测模型和每个度量元存在缺陷的概率；对缺陷检测模型进行知识蒸馏处理，获得缺陷检测模型对应的软决策树；获取目标数据集，对目标数据集中的每个度量元实例进行加量操作，将加量后的数据输入软决策树，获得软决策树的训练损失；将每个度量元加量后训练的训练损失与缺陷检测模型的损失对比作差；根据损失对比作差的结果，确定每个度量元的灵敏度，以此确定缺陷检测影响最大的度量元。本发明提高了决策过程的透明度和解释的稳定性、提供局部可解释性，解决了目前缺陷检测模型解释具有结果不稳定和结果不可信的技术问题。

本发明授权软件缺陷检测模型解释方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种软件缺陷检测模型解释方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 建立深度卷积神经网络，利用样本数据集训练获得缺陷检测模型和每个度量元存在缺陷的概率； 对缺陷检测模型进行知识蒸馏处理，获得缺陷检测模型对应的软决策树；软决策树训练训练的损失函数的表达式，具体为： 、 其中： 、 、 、 、 、 其中，是相对于真实值的软决策树模型损失，是软决策树模型logit相对于教师模型logit的损失，λ为超参数，是类别i的真实值，是软决策树模型预测类别i的概率，N是输入的个数，是学生模型的logit，是老师模型的logit，T是温度超参数； 根据给定的度量元集，确定目标数据集中每列度量元的标准差，所述每列度量元的标准差的表达式，具体为： 、 、 其中，为度量元集中的任意一个度量元，N是训练数据集的数量，是训练数据集的样本的第个指标； 软决策树的训练损失的表达式，具体为：； 损失对比作差的结果的表达式，具体为：；其中，是度量的onehot编码； 每个度量元的灵敏度的表达式，具体为： 、 获取目标数据集，对目标数据集中的每个度量元实例进行加量操作，将加量后的数据输入软决策树，获得所述软决策树的训练损失； 将每个度量元加量后训练的训练损失与缺陷检测模型的损失对比作差； 根据损失对比作差的结果，确定每个度量元的灵敏度，并根据所述灵敏度确定缺陷检测影响最大的度量元。

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