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龙图腾网获悉四川新网银行股份有限公司申请的专利基于注意力机制的软件质量预测方法、系统、设备及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：CN115509916B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202211191208.7，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权基于注意力机制的软件质量预测方法、系统、设备及介质是由李颖;黄勇;李剑;朱小兵;雷望设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制的软件质量预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于注意力机制的软件质量预测方法、系统、设备及介质,包括：按固定时间间隔获取一个历史项目软件生命周期中的各项测试度量元数据，并进行预处理，得到预处理后的度量元数据；通过注意力机制动态学习影响权重，得到加权度量元数据；根据加权度量元数据,训练GRU网络预测模型；采用训练好的GRU网络预测模型对新项目的软件质量进行预测，得到新项目质量等级。本发明通过注意力机制学习多种类型度量元对预测结果的作用效果，动态调整度量元权值，达到降噪、提高关键特征对预测结果正向作用的目的；通过深度学习模型GRU学习加权度量元特征的全局依赖关系，结合交叉熵损失函数反向训练深度学习模型，提高软件质量预测准确率。

本发明授权基于注意力机制的软件质量预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于注意力机制的软件质量预测方法，其特征在于，该方法包括： 按固定时间间隔获取一个历史项目软件生命周期中的各项测试度量元数据，并进行预处理，得到预处理后的度量元数据； 根据所述预处理后的度量元数据，通过注意力机制动态学习影响权重，得到加权度量元数据； 根据所述加权度量元数据,训练GRU网络预测模型； 采用训练好的GRU网络预测模型对新项目的软件质量进行预测，得到新项目质量等级； 所述度量元数据包括测试过程分析数据和开发过程历史数据； 所述测试过程分析数据包括模块缺陷密度、提测阶段缺陷数、试运行阶段缺陷数、回归阶段缺陷数、各级别严重程度缺陷数、人员异动率、个人工单耗时和人均测试点数； 所述开发过程历史数据包括冒烟阶段缺陷数、修改代码行数、新增数据库表及字段数、关联服务数和版本间隔时间； 所述训练GRU网络预测模型，包括： 将加权度量元数据以每一个时间步输入至GRU网络预测模型； GRU网络预测模型的GRU网络通过交叉熵函数计算实际软件质量评分与模型预测软件质量评分之间的损失值，并通过误差反向传播算法训练GRU网络，得到训练好的GRU网络预测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川新网银行股份有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市中国(四川)自由贸易试验区成都高新区吉泰三路8号1栋1单元26楼1-8号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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