【技术实现步骤摘要】
软件质量风险预测方法及装置
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种软件质量风险预测方法及装置。
技术介绍
当前软件质量风险预测有主要通过统计与经验评估的分析方法，来确定软件质量风险的发生可能性与重要程度，以此来度量软件质量风险。风险量化公式为：风险发生可能性×重要程度，但两个指标都需要通过经验估计或者计算获得(如对线上问题进行统计)，存在不准确且量化不够的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提出一种软件质量风险预测方法，用以对软件质量风险进行准确地量化预测，该方法包括：基于软件开发的风险模型，采集每个软件开发阶段的风险分析指标对应的风险因素数据，所述风险模型包括多个软件开发阶段的多个风险分析指标，所述多个软件开发阶段包括需求分析阶段、开发阶段、测试阶段、运维阶段和交付阶段；基于每个软件开发阶段的风险分析指标对应的风险因素数据，确定每个软件开发阶段的阶段性风险概率，其中，每个软件开发阶段的阶段性风险概率为当前风险概率与累积风险概率之和，所述累积风险概率为每个软件开发阶段的之前阶段的风险...
【技术保护点】
1.一种软件质量风险预测方法，其特征在于，包括：/n基于软件开发的风险模型，采集每个软件开发阶段的风险分析指标对应的风险因素数据，所述风险模型包括多个软件开发阶段的多个风险分析指标，所述多个软件开发阶段包括需求分析阶段、开发阶段、测试阶段、运维阶段和交付阶段；/n基于每个软件开发阶段的风险分析指标对应的风险因素数据，确定每个软件开发阶段的阶段性风险概率，其中，每个软件开发阶段的阶段性风险概率为当前风险概率与累积风险概率之和，所述累积风险概率为每个软件开发阶段的之前阶段的风险分析指标值流转至该软件开发阶段的风险概率；/n计算每个软件开发阶段的风险影响程度；/n根据每个软件开发...
【技术特征摘要】
1.一种软件质量风险预测方法，其特征在于，包括：
基于软件开发的风险模型，采集每个软件开发阶段的风险分析指标对应的风险因素数据，所述风险模型包括多个软件开发阶段的多个风险分析指标，所述多个软件开发阶段包括需求分析阶段、开发阶段、测试阶段、运维阶段和交付阶段；
基于每个软件开发阶段的风险分析指标对应的风险因素数据，确定每个软件开发阶段的阶段性风险概率，其中，每个软件开发阶段的阶段性风险概率为当前风险概率与累积风险概率之和，所述累积风险概率为每个软件开发阶段的之前阶段的风险分析指标值流转至该软件开发阶段的风险概率；
计算每个软件开发阶段的风险影响程度；
根据每个软件开发阶段的阶段性风险概率和风险影响程度，获得每个软件开发阶段的风险预测值。
2.如权利要求1所述的软件质量风险预测方法，其特征在于，在基于每个软件开发阶段的风险分析指标对应的风险因素数据，确定每个软件开发阶段的阶段性风险概率之前，还包括：
对每个软件开发阶段的风险分析指标对应的数据进行预处理，所述预处理包括异常数据剔除与修复、数据标准化和数据归一化中的至少一种；
基于每个软件开发阶段的风险分析指标对应的风险因素数据，确定每个软件开发阶段的阶段性风险概率，确定每个软件开发阶段的阶段性风险概率，包括：
基于预处理后的每个软件开发阶段的风险分析指标对应的数据，确定每个软件开发阶段的阶段性风险概率。
3.如权利要求1所述的软件质量风险预测方法，其特征在于，基于所述风险分析指标对应的数据，确定风险模型中每个软件开发阶段的阶段性风险概率，包括：
对每个软件开发阶段，基于该软件开发阶段的风险分析指标对应的风险因素数据，采用第一机器学习算法模型，预测该软件开发阶段的当前风险概率，所述第一机器学习算法模型是利用风险因素数据训练获得的；
采用蒙特卡洛模拟方法对软件开发过程中多个软件开发阶段的风险传递过程进行仿真，基于该软件开发阶段的风险分析指标对应的风险因素数据和该软件开发阶段的之前阶段的风险分析指标值，利用第二机器学习算法模型，预测该软件开发阶段的累积风险概率，所述第二机器学习算法模型是利用风险因素数据和风险分析指标值训练获得的。
4.如权利要求3所述的软件质量风险预测方法，其特征在于，采用蒙特卡洛模拟方法对软件开发过程中多个软件开发阶段的风险传递过程进行仿真，基于该软件开发阶段的风险分析指标对应的风险因素数据和该软件开发阶段的之前阶段的风险分析指标值，利用第二机器学习算法模型，预测该软件开发阶段的累积风险概率，包括：
采用蒙特卡洛模拟方法对软件开发过程中多个软件开发阶段的风险传递过程进行仿真时，选择该软件开发阶段的之前阶段的数值大于预设值的前设定数量的风险分析指标值；
将数值大于预设值的...
【专利技术属性】
技术研发人员：李宗白，何宏立，刘宏伟，郭旸，吴冰，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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