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龙图腾网恭喜陕西师范大学申请的专利一种跨项目软件缺陷预测方法及系统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：CN115168237B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210928904.5，技术领域涉及：G06F11/3604；该发明授权一种跨项目软件缺陷预测方法及系统是由李志强;牛靖雯设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨项目软件缺陷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种跨项目软件缺陷预测方法及系统，其中跨项目软件缺陷预测方法包括以下步骤：对待测软件的目标项目数据以及多个不同的候选的其他软件的源项目数据分别进行归一化处理；利用最大均值差异法，分别测量目标项目数据与每个源项目数据之间的数据分布的相似性；选择与目标项目数据分布相似的源项目数据，并利用分类器算法构建跨项目缺陷预测模型；根据所构建的跨项目缺陷预测模型对待测软件的目标项目数据进行预测，判断目标项目数据是否存在缺陷。本发明通过利用最大均值差异法选取到与目标数据项目的数据分布相似性高的源项目数据，使得所构建的跨项目预测模型的缺陷识别性能高。

本发明授权一种跨项目软件缺陷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种跨项目软件缺陷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：对待测软件的目标项目数据以及多个不同的候选的其他软件的源项目数据分别进行归一化处理；利用最大均值差异法，分别测量目标项目数据与每个源项目数据之间的数据分布的相似性；根据目标项目数据与每个源项目数据之间的数据分布的相似性，选择与目标项目数据分布相似的源项目数据；利用分类器算法，并根据所选择的源项目数据，构建跨项目缺陷预测模型；根据所构建的跨项目缺陷预测模型对待测软件的目标项目数据进行预测，判断目标项目数据是否存在缺陷；所述目标项目数据为待测的软件项目的实际运行数据；所述源项目数据为其他软件项目的历史缺陷数据；所述实际运行数据及历史缺陷数据均为软件实体数据，所述软件实体数据为从软件程序代码中抽取的实例模块；所述归一化处理的方法为z-score法，其计算方法如下： 其中，xi是软件实体x的第i个度量元的原始值，μx是软件实体x的平均值，σx是软件实体x的标准差，是xi归一化后的值；所述利用最大均值差异法，分别测量目标项目数据与每个源项目数据之间的数据分布的相似性，包括：利用最大均值差异法分别计算目标项目数据与每个源项目数据之间的数据分布的最大均值差异值MMD，计算方法如下： 其中，为源项目数据中的第i个软件实体； 为源项目数据中的软件实体数据集；ns为源项目数据中的软件实体数目； 为目标项目数据中的第i个软件实体； 为目标项目数据中的软件实体数据集，nt为目标项目数据中的软件实体数目； 表示再生希尔伯特空间； 表示再生希尔伯特空间中的一个非线性映射函数。

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