识别程序问题的方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种识别程序问题的方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。包括：获取目标程序的研发数据；将目标程序的研发数据输入至程序问题预测模型，得到与目标程序的研发数据对应的程序问题数据；程序问题预测模型是基于所述目标程序的数据集合训练得到的；其中，所述数据集合包括所述目标程序在预设的历史时间段内的样本研发数据和样本研发数据对应的程序问题数据；所述样本研发数据用于表示所述目标程序的改动情况和运行情况。情况。情况。

【技术实现步骤摘要】
识别程序问题的方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及人工智能技术，尤其涉及一种识别程序问题的方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]为了满足源源不断的业务需求，一个研发团队每隔一段时间就会对程序做出一部分的更新和修改。但这些改动可能会导致功能错误，进而出现研发问题。研发问题的管理，对系统的安全稳定运行十分重要。如果能提早预测研发问题的出现数量，就可以通过人力物力等资源的投入，对风险提前做出应对。
[0003]现有技术中，需要工作人员通过以往的工作经验进行问题数量的判断，识别程序问题的效率和精度较低，对程序运行的安全性和稳定性带来了较大的隐患。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种识别程序问题的方法、装置、电子设备及存储介质，用以提高识别程序问题的效率和精度。
[0005]第一方面，本申请提供一种识别程序问题的方法，包括：
[0006]获取目标程序的研发数据；
[0007]将所述目标程序的研发数据输入至程序问题预测模型中，得到与目标程序的研发数据对应的程序问题数据；其中，所述程序问题数据为运行改动后的所述目标程序所出现的问题的数量；
[0008]其中，所述程序问题预测模型是基于所述目标程序的数据集合训练得到的；其中，所述数据集合包括所述目标程序在预设的历史时间段内的样本研发数据和样本研发数据对应的程序问题数据；所述样本研发数据用于表示所述目标程序的改动情况和运行情况。
[0009]第二方面，本申请提供一种识别程序问题的装置，包括：
[0010]数据获取模块，用于获取目标程序的研发数据；
[0011]模型应用模块，用于将所述目标程序的研发数据输入至程序问题预测模型中，得到与目标程序的研发数据对应的程序问题数据；其中，所述程序问题数据为运行改动后的所述目标程序所出现的问题的数量；
[0012]其中，所述程序问题预测模型是基于所述目标程序的数据集合训练得到的；其中，所述数据集合包括所述目标程序在预设的历史时间段内的样本研发数据和样本研发数据对应的程序问题数据；所述样本研发数据用于表示所述目标程序的改动情况和运行情况。
[0013]第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
[0014]所述存储器存储计算机执行指令；
[0015]所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如本申请第一方面所述的识别程序问题的方法。
[0016]第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如本申请第一方面和第二方面所述的应用于识别程序问题的模型训练和识别程序问题的方法。
[0017]第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本申请第一方面所述的识别程序问题的方法。
[0018]本申请提供的一种识别程序问题的方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取目标程序在预设的历史时间段内的样本研发数据和样本研发数据对应的程序问题数据，作为目标程序的数据集合，确定目标程序的改动情况和运行情况，以及确定运行改动后的目标程序所出现的问题的数量。通过数据集合对预设的程序问题预测模型进行训练，使程序问题预测模型可以根据目标程序的研发数据，确定出目标程序可能出现的问题的数量。通过程序问题预测模型，可以更加准确的预测未来的问题的数量，以该数量为依据，及时调配人力、物力等资源加强管理，提高识别程序问题的效率和精度。
附图说明
[0019]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
[0020]图1为本申请实施例提供的一种应用于识别程序问题的模型训练方法的流程示意图；
[0021]图2为本申请实施例提供的程序问题预测模型的网络结构图；
[0022]图3为本申请实施例提供的一种应用于识别程序问题的模型训练方法的流程示意图；
[0023]图4为本申请实施例提供的一种识别程序问题的方法的流程示意图；
[0024]图5为本申请实施例提供的一种应用于识别程序问题的模型训练装置的结构框图；
[0025]图6为本申请实施例提供的一种应用于识别程序问题的模型训练装置的结构框图；
[0026]图7为本申请实施例提供的一种识别程序问题的装置的结构框图；
[0027]图8为本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图；
[0028]图9为本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。
[0029]通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。
具体实施方式
[0030]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施例方式作进一步地详细描述。
[0031]应当明确，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
[0032]下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0033]在本申请的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序，也不能理解为指示或暗示相对重要性。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0034]需要注意的是，由于篇幅所限，本申请说明书没有穷举所有可选的实施方式，本领域技术人员在阅读本申请说明书后，应该能够想到，只要技术特征不互相矛盾，那么技术特征的任意组合均可以构成可选的实施方式。下面对各实施例进行详细说明。
[0035]为了满足源源不断的业务需求，一个研发团队会定期对程序做出一部分的更新和修改。但这些改动可能会导致功能错误，进而出现研发问题。研发问题的管理，对系统的安全稳定运行十分重要。如果能提早预测研发问题数量出现的高峰期，那么就可以通过人力物力等资源的投入、加强管理、优化研发流程等方式，对可能出现的风险提早做出应对。
[0036]目前管理者在进行研发管理时，只能通过以往的工作经验进行问题数量的判断，很难以一个系统化的标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种识别程序问题的方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标程序的研发数据；将所述目标程序的研发数据输入至程序问题预测模型中，得到与目标程序的研发数据对应的程序问题数据；其中，所述程序问题数据为运行改动后的所述目标程序所出现的问题的数量；其中，所述程序问题预测模型是基于所述目标程序的数据集合训练得到的；其中，所述数据集合包括所述目标程序在预设的历史时间段内的样本研发数据和样本研发数据对应的程序问题数据；所述样本研发数据用于表示所述目标程序的改动情况和运行情况。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述程序问题预测模型的训练过程包括：获取目标程序的数据集合；对所述样本研发数据进行预处理，得到所述目标程序的待预测数据；其中，所述待预测数据为对样本研发数据进行数据补充处理和异常数据处理之后得到的数据；将所述待预测数据输入至初始模型中进行处理，得到输出数据；其中，所述输出数据用于表示运行改动后的所述目标程序时会出现的问题的数量的预测值；若所述输出数据与所述程序问题数据之间的第一差值，小于预设的差值阈值，则确定得到程序问题预测模型；其中，所述程序问题预测模型用于预测运行程序时出现的问题的数量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史时间段中包括至少两个月；对所述样本研发数据进行预处理，得到所述目标程序的待预测数据，包括：对所述样本研发数据进行缺失识别，得到缺失月份；其中，所述缺失月份为缺失了样本研发数据的月份；根据未缺失样本研发数据的月份下的样本研发数据，对所述缺失月份进行样本研发数据的数据补充处理；对各月份下的样本研发数据进行离散小波变换处理，以将异常的样本研发数据转换为正常的样本研发数据，得到所述目标程序的待预测数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述样本研发数据进行缺失识别，得到缺失月份，包括：将所述数据集合中的样本研发数据按照时间序列进行排序，得到排序后的数据集合；根据预设的缺失值识别函数，对所述排序后的数据集合中的样本研发数据进行缺失识别，得到所述缺失月份。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据预设的缺失值识别函数，对所述排序后的数据集合中的样本研发数据进行缺失识别，得到所述缺失月份，包括：将所述排序后的数据集合的文件格式，转换为预设格式；将预设格式的数据集合导入到预设的语言环境中，采用所述预设的语言环境的缺失值识别函数，对预设格式的数据集合中的样本研发数据进行缺失识别。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据未缺失样本研发数据的月份下的样本研发数据，对所述缺失月份进行样本研发数据的数据补充处理，包括：确定所述数据集合中，未缺失样本研发数据的相邻月份下的样本研发数据之间的第二差值；
根据所述第二差值，对所述缺失月份进行样本研发数据的数据补充处理。7.根据权利要求6所述的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨尚航，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：