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龍圖騰網(wǎng)獲悉麒麟軟件有限公司申請的專利基于機器學習的測試用例生成與腳本優(yōu)化方法及裝置獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120123251B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510599875.6，技術領域涉及：G06F11/3668；該發(fā)明授權基于機器學習的測試用例生成與腳本優(yōu)化方法及裝置是由王毅博;唐曉東;楚鐵新;胡文燦;張小春設計研發(fā)完成，并于2025-05-12向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于機器學習的測試用例生成與腳本優(yōu)化方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出一種基于機器學習的測試用例生成與腳本優(yōu)化方法及裝置，包括：通過公開測試用例數(shù)據(jù)集對基于Transformer架構(gòu)的大模型進行訓練，調(diào)用所述大模型生成符合業(yè)務需求的多條測試用例，識別測試用例中的關鍵操作步驟，并在對應位置插入檢查點，轉(zhuǎn)換為腳本語言描述的自動化測試腳本，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化所述測試腳本執(zhí)行順序；通過深度強化學習算法動態(tài)調(diào)整所述測試腳本結(jié)構(gòu)，并結(jié)合生成對抗網(wǎng)絡GAN生成模擬測試環(huán)境，驗證所述測試腳本。本發(fā)明可以自動化生成高覆蓋率、高質(zhì)量的測試用例，降低人工編寫成本，還可以動態(tài)生成與測試用例高度匹配的自動化測試腳本，通過優(yōu)化結(jié)構(gòu)提升執(zhí)行效率。

本發(fā)明授權基于機器學習的測試用例生成與腳本優(yōu)化方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習的測試用例生成與腳本優(yōu)化方法，其特征在于，包括： S1、通過公開測試用例數(shù)據(jù)集對基于Transformer架構(gòu)的大模型進行訓練，學習測試用例的邏輯模式和語言特征；結(jié)合業(yè)務場景數(shù)據(jù)，通過微調(diào)Fine-tuning技術，將大模型適配于業(yè)務需求； S2、對所述大模型輸入關于具體業(yè)務場景的提示詞，調(diào)用所述大模型生成符合業(yè)務需求的多條測試用例，并對生成的測試用例進行語義解析和一致性校驗； S3、將生成的測試用例中的操作抽象為關鍵字，并根據(jù)測試用例中不同的場景組合出關鍵字序列；識別測試用例中的關鍵操作步驟，并在對應位置插入檢查點； S4、將所述關鍵字序列和檢查點轉(zhuǎn)換為腳本語言描述的自動化測試腳本，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化所述測試腳本執(zhí)行順序，包括：將所述測試腳本中的各操作表示為節(jié)點，各操作之間的依賴關系作為邊，構(gòu)建依賴關系圖；通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡GNN對構(gòu)建的依賴關系圖進行建模，輸出節(jié)點特征表示操作的重要性、依賴強度和優(yōu)先級；通過輸出的節(jié)點特征對測試腳本執(zhí)行順序進行優(yōu)化； S5、對所述測試腳本進行回放測試，通過深度強化學習算法動態(tài)調(diào)整測試腳本結(jié)構(gòu)，并結(jié)合生成對抗網(wǎng)絡GAN生成模擬測試環(huán)境，驗證所述測試腳本；通過深度強化學習算法調(diào)整測試策略，提高測試覆蓋率和穩(wěn)定性，通過GAN生成模擬測試環(huán)境，減少對真實設備的依賴，提高測試效率； 步驟S1中將大模型適配于業(yè)務需求的方法包括： S101、通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對大模型生成的初始測試用例結(jié)構(gòu)進行解析，提取測試用例的核心特征，包括操作序列、腳本中的關鍵路徑、冗余步驟；然后，使用CNN對上述特征進行編碼，生成測試用例結(jié)構(gòu)的多維向量表示；通過CNN模型分析測試用例結(jié)構(gòu)特征，自動檢測測試用例中的冗余操作、順序不當、邏輯錯誤；根據(jù)檢測結(jié)果，標注需要優(yōu)化的具體操作點，生成一組優(yōu)化建議； S102、根據(jù)優(yōu)化建議得到優(yōu)化測試用例，構(gòu)建初始測試用例與優(yōu)化測試用例的對應關系，形成標準的優(yōu)化數(shù)據(jù)集； S103、使用優(yōu)化數(shù)據(jù)集對大模型進行微調(diào)； S104、使用測試數(shù)據(jù)驗證微調(diào)后大模型的性能； S105、根據(jù)驗證結(jié)果，迭代所述優(yōu)化數(shù)據(jù)集和微調(diào)過程； 步驟S5中結(jié)合生成對抗網(wǎng)絡GAN生成模擬測試環(huán)境包括： 數(shù)據(jù)收集：采集應用運行時界面、日志、輸入輸出數(shù)據(jù)；記錄不同測試環(huán)境下的系統(tǒng)行為； 訓練GAN模型：使用GAN模擬界面，使用GAN生成輸入數(shù)據(jù)，模擬不同用戶操作習慣；使用GAN生成環(huán)境參數(shù)：模擬不同操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡狀態(tài)、硬件配置； 測試腳本在模擬環(huán)境中執(zhí)行：在GAN生成的環(huán)境中運行測試腳本。

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