[发明专利]软件质量评价方法、装置、设备及计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 201811340025.0 | 申请日： | 2018-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN109408396A | 公开（公告）日： | 2019-03-01 |
| 发明（设计）人： | 王安邦;陈媛;王俊杰;宋元章;刘逻 | 申请（专利权）人： | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 130033 吉林省长春市*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种软件质量评价方法、装置、设备及计算机可读存储介质。其中，方法包括将用于评价软件质量的数据根据不同的属性进行划分，并利用相应属性样本数据训练的属性评价子模型评价输入属性数据的质量，作为各类属性数据的子评价结果，将各子评价结果输入融合评价模型，得到待评价软件的质量评价结果数据。本申请在评价软件质量时，充分考虑到不同属性数据之间的区别，对各属性数据利用针对性强的评价子模型进行质量评价，有利于得到更加准确、更加全面的评价结果；评价结果不依赖主观随意性，提升了评价结果的科学性和准确性；通过并行对各属性数据进行质量评价，大幅提升了大规模软件质量评价场景中软件质量评价效率。 | ||
| 搜索关键词： | 软件质量评价 属性数据 评价软件 计算机可读存储介质 质量评价 子模型 子评价 质量评价结果 主观随意性 评价模型 输入属性 属性评价 相应属性 样本数据 并行 场景 融合 申请 | ||
【主权项】：
1.一种软件质量评价方法，其特征在于，包括：从软件质量属性数据库中提取待评价软件的多类目标属性数据；将各类目标属性数据输入相对应的属性评价子模型中，得到各类目标属性数据的子评价结果；将各子评价结果输入融合评价模型，得到所述待评价软件的质量评价结果数据；其中，各属性评价子模型为基于深度学习预先训练相应属性样本数据所得，用于评价输入数据的软件属性质量；所述软件质量属性数据库包括所述待评价软件在软件设计、开发和测试过程中的所有数据。
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