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龙图腾网获悉广东科贸职业学院申请的专利时间感知即时软件缺陷预测方法、装置及可读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：CN119862105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411763203.6，技术领域涉及：G06F11/3604；该发明授权时间感知即时软件缺陷预测方法、装置及可读存储介质是由戴宏明;王海林;戴宏亮设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本时间感知即时软件缺陷预测方法、装置及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种时间感知即时软件缺陷预测方法、装置及可读存储介质，其中，时间感知即时软件缺陷预测方法包括：获取真实变更样本；将真实变更样本输入基于条件对抗生成网络的生成模型中，获取模拟变更样本；按照变更的时间顺序，通过真实变更样本与模拟变更样本对基于柔性动作‑评价算法构建的即时软件缺陷预测智能体的优化策略进行调整，通过训练好的即时软件缺陷预测智能体对软件进行缺陷预测。通过条件对抗生成网络的生成模型，获取模拟软件变更，并按照变更的时间顺序，通过真实变更样本与模拟变更样本，在每个时间步骤结束后，通过奖励结果和当前状态，及时对即时软件缺陷预测智能体的优化策略进行调整，从而解决概念漂移问题。

本发明授权时间感知即时软件缺陷预测方法、装置及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种时间感知即时软件缺陷预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取真实变更样本； 将真实变更样本输入基于条件对抗生成网络的生成模型中，获取模拟变更样本； 按照变更的时间顺序，通过真实变更样本与模拟变更样本对基于柔性动作-评价算法构建的即时软件缺陷预测智能体的优化策略进行调整，获得最终的软件缺陷预测智能体； 通过训练好的即时软件缺陷预测智能体对软件进行缺陷预测； 基于柔性动作-评价算法构建的即时软件缺陷预测智能体的步骤如下： 将因果卷积神经网络CCNN加入策略网络中； 将变更样本作为环境，将变更视为状态； 将缺陷二分类预测作为动作a； 将评估指标accuracy和F1-score加权求和作为奖励函数，完成即时软件缺陷预测智能体的构建； 所述通过真实变更样本与模拟变更样本对基于柔性动作-评价算法构建的即时软件缺陷预测智能体的优化策略进行调整的步骤包括： 对即时软件缺陷预测智能体进行初始化，初始化的参数包括：策略网络参数θ,Q函数网络参数θq,CCNN网络参数θc,目标网络参数θt,优先级经验回放缓存D； S1：初始化状态s； S2：将真实变更样本和模拟变更样本按照时间顺序输入到软件缺陷预测智能体，使用策略网络选择动作a，执行动作a，观察新状态s′，获得即时奖励r； S3：将s,a,r,s′,m添加到经验回放缓存D中，其中m表示软件变更是否有缺陷的标记； S4：当经验回放缓存D内的样本数量到达预设数量后，计算目标Q值yi=ri+γ*Qtargets′i,a′i； 式中，yi表示目标Q值，γ表示折扣因子，Qtarget表示Q目标网络； 更新Q函数网络参数θq，并使用梯度下降方法最小化Q函数网络的损失函数LQ； S5：根据更新后的Q函数网络更新CCNN网络参数θc，并使用梯度上升方法最大化策略网络参数θ的目标函数Jθ； S6：依据θc计算因果关系概率pi=CCNNsi,θc，更新策略网络参数θ，并使用梯度下降法最小化基于柔性动作-评价算法的损失函数Lp； S7：更新目标网络参数θt新=1-α*θt+α*θ以及CCNN网络参数θc新=1-α*θc+α*θ；式中，α表示正则化系数； 重复步骤S1-S7，直至迭代次数到达M，完成优化策略的调整。

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