申请号：CN202310933290.4

申请人：人工智能与数字经济广东省实验室(广州) | 华南理工大学

专利权人：人工智能与数字经济广东省实验室(广州) | 华南理工大学室(广州)

申请日：2023-07-27

授权日：2024-07-26

专利类型：发明

法律状态：授权

发明人：钟昊阳 | 邹全义 | 陆璐 | 冼允廷

摘要：本发明公开一种软件缺陷预测模型、解释方法以及量化评估方法，首先，基于多维度代码特征构建软件缺陷预测模型，旨在捕捉软件缺陷的关键因素，从而提高模型的预测性能，其次，采用代理模型来拟合复杂的缺陷预测模型，通过使用代理模型，可以将缺陷预测模型的复杂性转化为更容易理解和解释的形式，能够更好地理解模型的决策过程和预测结果，最后，设计了多个可解释性评价指标，并构建了相应的评估方法，用于对可解释性效果进行评估，以确保评估结果的可靠性和有效性。本发明的有益效果：能够在软件缺陷预测模型中增加可解释性，并利用定量评估方法来衡量可解释性的效果，从而提供更可靠和可解释的软件缺陷预测模型解释机制。

摘要附图：