[發明專利]一種電力信息軟件缺陷預防方法

在審

• 申請號: 201611157188.6
• 申請日: 2016-12-15
• 公開（公告）號: CN106776316A
• 公開（公告）日: 2017-05-31
• 發明（設計）人: 紀鑫;湯國龍;汪洋;張大華;丁慧霞;胡強新;李端玲;楊俊偉;羅銀波
• 申請（專利權）人: 中國電力科學研究院;國家電網公司
• 主分類號: G06F11/36
• 分類號: G06F11/36
• 代理公司: 北京安博達知識產權代理有限公司11271
• 代理人: 徐國文

1.一種電力信息軟件缺陷預防方法，其特征在于：所述方法包括：

根據AODE預測模型計算電力信息軟件生命周期各個階段的缺陷密度；

根據電力信息軟件缺陷知識庫獲取電力信息軟件生命周期各個階段缺陷引入原因及對應的預防措施。

2.根據權利要求1所述的電力信息軟件缺陷預防方法，其特征在于：所述根據AODE預測模型計算電力信息軟件生命周期某階段的缺陷密度包括：

構建AODE預測模型，并對構建的AODE預測模型進行優化；

將電力信息軟件生命周期各個階段的度量信息及開發過程的度量信息輸入AODE預測模型，進而得到電力信息軟件生命周期各個階段的缺陷密度。

3.根據權利要求2所述的電力信息軟件缺陷預防方法，其特征在于：所述構建AODE預測模型包括：

所述AODE預測模型表示為：

$\underset{y}{arg\max }\left(\underset{i:1\≤i\≤n\mathrm{\Λ}F\left(x_i\right)\≥m}{\Σ}\hat{P}\right(y,x_i\left)\underset{j=1}{\overset{n}{\Π}}\hat{P}\right(X_j|y,x_i\left)\right)$

其中，y表示代碼屬性值，x_i表示屬性向量的第i個代碼屬性值，F(x_i)表示具有x_i的實例數目；X_j表示第j個屬性向量；i＝1,2,...,n，j＝1,2,...,n，n表示代碼屬性值總數；m表示具有x_i實例數目的閾值；表示y和x_i產生電力信息軟件缺陷的概率；表示y和x_i在X_j中產生電力信息軟件缺陷的概率。

4.根據權利要求2所述的電力信息軟件缺陷預防方法，其特征在于：所述對構建的AODE預測模型進行優化包括：

采用增加度量元個數、控制度量數據的采集和/或調整I類/II類錯誤率對構建的AODE預測模型進行優化。

5.根據權利要求1所述的電力信息軟件缺陷預防方法，其特征在于：所述根據電力信息軟件缺陷知識庫獲取電力信息軟件生命周期各個階段缺陷引入原因及對應的預防措施包括：

構建電力信息軟件缺陷知識庫；

根據構建的電力信息軟件缺陷知識庫獲取電力信息軟件生命周期各個階段缺陷引入原因及對應的預防措施。

6.根據權利要求5所述的電力信息軟件缺陷預防方法，其特征在于：所述構建電力信息軟件缺陷知識庫包括：

收集的歷史數據；

從收集的歷史數據中抽取代碼屬性值；

將抽取的代碼屬性值與測試報告中的描述信息相結合，從而構建電力信息軟件缺陷知識庫。