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龙图腾网获悉北京工商大学申请的专利一种基于抽象语法树的软件缺陷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：CN115982037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202211735838.6，技术领域涉及：G06F11/3604；该发明授权一种基于抽象语法树的软件缺陷预测方法是由鲁书勉;刘一非;刘宏志设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于抽象语法树的软件缺陷预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于抽象语法树的软件缺陷预测方法，属于深度学习领域和软件缺陷预测领域。本发明通过将源代码转换为抽象语法树的形式，保留其定义良好的结构信息与语义信息，使用图卷积网络GCN来学习语法树结构中的节点的特征和网络结构的信息；使用词嵌入将抽象语法树的节点序列转换成文本向量，然后使用BiGRU网络来学习上下文直接的语义关系以提取语义特征，最后将得到的两类特征基于注意力机制进行聚合得到代码的特征，将其输入分类器中以预测缺陷率。本发明充分利用了代码的语义和语法特征使用注意力机制为不同变量赋予不同的权重，减少了噪声干扰，提高了软件缺陷预测的准确率。

本发明授权一种基于抽象语法树的软件缺陷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于抽象语法树的软件缺陷预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 1将源代码转换为抽象语法树； 2使用深度遍历算法将抽象语法树转换成文本向量，若抽象语法树的大小为n，则获得一个关于Y的文本向量： Y＝[Y1,Y2,Y3,...,Yn]1 3为抽象语法树的每个代码片段生成节点关系图AST，AST上的每个节点都有自己的特征，设这些节点的特征组成一个n×D维的矩阵,然后各个节点间的关系形成一个n×n维的邻接矩阵A: 节点关系图AST用G＝S,E表示，其中S中元素为顶点，E中元素为边； 4将文本向量转换为可以输入GRU的数字向量，建立一个映射字典表，将向量中的每个文本元素链接到一个整数，这些整数充当标记，唯一地标识AST中的每个文本元素，最终得到相应的嵌入矩阵x； x＝[x1,x2,x3,...xn]3 5将步骤3中得到的节点关系图和相对应的节点作为图卷积网络GCN输入，对于GCN网络中的每个节点，它的层与层之间的传播方式是： 其中hl为GCN网络每一层生成的隐藏表示，为单位矩阵，是的度矩阵，σ为非线性激活函数，Wl是第l层神经网络的权重矩阵,bl为偏置矩阵，通过层与层之间的传播最后得到GCN网络的输出表示 6使用步骤4中得到的嵌入矩阵x作为BiGRU网络输入， BiGRU表示为两个单向的GRU网络，BiGRU函数是对输入的嵌入矩阵x的非线性变换，将其编码成BiGRU网络的输出表示hc； 7使用注意力机制来聚合GCN层的输出表示和BiGRU网络的输出表示hc，从源代码中捕获着重的情感特征： 其中是隐藏状态的第i个节点，是图隐藏表示的第j个节点，a为非线性激活函数LeakyReLU，||表示向量拼接操作；最终得到源代码的表达形式为： 8将源代码的表达形式r输入分类器，使用逻辑回归算法得到软件缺陷预测。

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