简介： 本发明为一种基于联邦强化学习的异构软件缺陷预测方法；该方法首先使用主成分分析法(Principal Component Analysis，PCA)进行数据降维。中心服务器初始化全局参数发送给所有参与方，参与方将该全局参数作为本地强化学习dueling Deep Q Network(dueling DQN)模型的初始参数。所有参与方使用降维数据和上轮全局参数来更新本地dueling DQN模型，中心服务器随机选择参与方，选中的参与方将本地模型参数加入高斯噪声进行差分隐私加密。使用K‑means对选中的参与方进行聚类，通过本地聚合与全局聚合形成全局模型发送给所有参与方。当通信次数到达最大通信轮次或本地dueling DQN模型已经收敛，输出预测结果。本发明在保证数据隐私安全前提下通过结合多方数据模型，有效的提高了异构软件缺陷的预测效果。