北京理工大学罗森林获国家专利权
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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利模型状态差分的深度神经网络测试用例生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115080383B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210534831.1，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权模型状态差分的深度神经网络测试用例生成方法是由罗森林;沈宇辉;潘丽敏;郝靖伟;王逸洲设计研发完成，并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本模型状态差分的深度神经网络测试用例生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种模型状态差分的深度神经网络测试用例生成方法，属于计算机与信息科学技术领域。本发明首先利用特征热力图表征现有测试用例所触发的模型状态；然后对模型状态聚类分析，选取能够触发新神经元状态的用例作为生成新测试用例的模板；之后利用特征热力图差分结果确定用例特征的高覆盖率变换方向，以此为指导对差分结果进行像素级或区域级变换，构建新测试用例；最后利用新用例进行缺陷检测并计算其覆盖率，保留有助于覆盖率提升的用例用于后续迭代。本发明针对现有方法缺乏高覆盖率变换方向指导，运行效率和生成的测试用例质量低的问题提供了一种解决方案，生成的测试用例能够有效提升测试全面性，触发模型潜在缺陷。
本发明授权模型状态差分的深度神经网络测试用例生成方法在权利要求书中公布了：1.一种模型状态差分的深度神经网络测试用例生成方法，其特征在于所述方法包括如下步骤： 步骤1，提取用例集合中每一个用例所触发的模型状态，将模型状态作为用例属性添加并保存至用例集合中； 步骤2，对模型状态进行聚类分析，选取其中能够触发新神经元状态的用例作为生成新测试用例的模板； 步骤3，通过计算模型状态差分结果确定高覆盖率变换方向，对步骤2中选择的模板用例进行变换，生成新测试用例； 步骤4，利用新生成的测试用例进行缺陷检测与覆盖率计算，保留能够触发模型潜在缺陷或提升测试覆盖率的测试用例用于后续迭代。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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