[发明专利]软件缺陷预测方法及装置

说明书

本发明提供一种软件缺陷预测方法及装置，对待预测软件的软件模块源代码进行静态度量，构建缺陷向量；将缺陷向量通过预设投影矩阵映射到几何空间中得到映射缺陷向量；预设投影矩阵为在训练获得经过训练的预测模型的过程中，使得样本向量集的样本缺陷子集之间的相对熵距离的几何均值最大的投影矩阵，样本缺陷子集包括有缺陷子集和无缺陷子集；将映射缺陷向量输入到经过训练的预测模型中，通过经过训练的预测模型，将映射缺陷向量与样本缺陷子集的马氏距离最小的样本缺陷子集所对应的类别，作为待预测软件对应的缺陷预测结果，如此，可以实现软件缺陷数据的优化去噪，保证了数据分布的合理性，从而，可以得到准确性更高的预测结果。

技术领域

本发明涉及软件质量技术领域，尤其涉及一种软件缺陷预测方法及装置。

背景技术

随着信息技术的发展，软件复杂程度不断提高、软件规模不断增大，良好的软件质量控制和预测机制，不但可以帮助企业开发出高质量的软件产品，减少产品生产和维护成本，而且在提高客户满意度，建立良好的企业形象和增强企业在市场上的竞争力等方面都有着重要的意义。另外，软件系统的质量问题极有可能会导致严重后果。因此，软件质量越来越受重视，如何预测软件质量及提高软件质量成为当今研究的热点之一。

软件缺陷预测是通过统计学方法对与软件质量有关的数据进行处理从而对软件模块是否存在缺陷进行估计，这样就能在软件开发的早期根据软件的有关数据，对软件的质量进行预测和控制，从而预测出软件可能出现的质量问题，进而提高和控制软件的质量。传统的软件缺陷预测方法主要包括基于统计学方法的预测模型和基于神经网络的预测模型等。其中，神经网络由于其训练不需要完全知道系统的具体细节，并且具有良好的非线性映射逼近性能和自学习能力，在软件缺陷预测中得到了广泛应用。

然而在实际应用中，由于软件失效的概率相比正常的概率较低，实际得到的软件缺陷分布基本上都是不均衡的，软件失效模块占软件模块总数相对较少。并且，由于软件缺陷预测模型输入的各种度量数据的计算方法不同，取值范围和含义也各不相同，会导致质量评价方法产生偏向性，这些因素都会严重影响软件缺陷预测模型的准确性。当这些软件失效模块被错误预测为无缺陷时，一旦投入实际使用，所带来的经济损失和社会损失是不可估量的。

发明内容

基于此，有必要提供一种提高软件缺陷预测准确性的软件缺陷预测方法及装置。

一种软件缺陷预测方法，包括：

对待预测软件的软件模块源代码进行静态度量，构建缺陷向量；

将所述缺陷向量通过预设投影矩阵映射到几何空间中得到映射缺陷向量；所述预设投影矩阵为在训练获得经过训练的预测模型的过程中，使得样本向量集的样本缺陷子集之间的相对熵距离的几何均值最大的投影矩阵，所述样本缺陷子集包括有缺陷子集和无缺陷子集；

将所述映射缺陷向量输入到所述经过训练的预测模型中，通过所述经过训练的预测模型，将所述映射缺陷向量与所述样本缺陷子集的马氏距离最小的样本缺陷子集所对应的类别，作为所述待预测软件对应的缺陷预测结果。

一种软件缺陷预测装置，包括：

缺陷向量构成模块，用于对待预测软件的软件模块源代码进行静态度量，构建缺陷向量；

缺陷向量映射模块，用于将所述缺陷向量通过预设投影矩阵映射到几何空间中得到映射缺陷向量；所述预设投影矩阵为在训练获得经过训练的预测模型的过程中，使得样本向量集的样本缺陷子集之间的相对熵距离的几何均值最大的投影矩阵，所述样本缺陷子集包括有缺陷子集和无缺陷子集；

预测结果确定模块，用于将所述映射缺陷向量输入到所述经过训练的预测模型中，通过所述经过训练的预测模型，将所述映射缺陷向量与所述样本缺陷子集的马氏距离最小的样本缺陷子集所对应的类别，作为所述待预测软件对应的缺陷预测结果。