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龍圖騰網獲悉東方證券股份有限公司申請的專利一種基于機器深度學習自優化模型的系統壓力測試方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115080396B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210680424.1，技術領域涉及：G06F11/3668；該發明授權一種基于機器深度學習自優化模型的系統壓力測試方法是由盧璐;楊子江設計研發完成，并于2022-06-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器深度學習自優化模型的系統壓力測試方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于機器深度學習自優化模型的系統壓力測試方法，具體包括以下步驟：S1、獲取歷史生產日志信息，作為模型訓練日志信息，輸入到基于雙向長短期記憶循環神經網絡的壓力測試模型；S2、將壓力測試模型的預測結果與真實系統的生產日志信息進行對比，計算壓力測試模型的準確度；S3、判斷準確度是否大于預設閾值，若是則轉至步驟S5，否則轉至步驟S4；S4、調整壓力測試模型的模型參數，轉至步驟S1；S5、根據當前預測結果對應的壓力測試模型對系統進行壓力測試，并根據獲取的報錯信息進行對應的程序修改最終上線。與現有技術相比，本發明具有實現基于基本數據演化下對不確定的未來趨勢的預測，提高壓力測試的準確性和測試效率等優點。

本發明授權一種基于機器深度學習自優化模型的系統壓力測試方法在權利要求書中公布了：1.一種基于機器深度學習自優化模型的系統壓力測試方法，其特征在于，具體包括以下步驟： S1、獲取歷史生產日志信息，作為模型訓練日志信息，輸入到基于雙向長短期記憶循環神經網絡的壓力測試模型，所述壓力測試模型設有采用雙向長短期記憶循環神經網絡方法的模塊，包括輸入端、輸出端、遺忘端和中繼端；所述采用雙向長短期記憶循環神經網絡方法的模塊的工作流程包括向前推算階段和向后推算階段； 所述采用雙向長短期記憶循環神經網絡方法的模塊在向前推算階段時的中繼端的公式如下所示： 其中，為t時刻遺忘端的輸出值，為t-1時刻中繼端的第c個輸出值，wic為中繼端外部輸入的第i個輸入值的權重，為t時刻輸入端外部輸入的第i個輸入值，whc為中繼端隱含單元的第h個輸出值的權重，為t-1時刻輸入端隱含單元的第h個輸出值，為t時刻輸入端的輸出值，g為激活函數，I為外部輸入的數據總量，H為隱含單元的數據總量； S2、將壓力測試模型的預測結果與真實系統的生產日志信息進行對比，計算壓力測試模型的準確度； S3、判斷準確度是否大于預設閾值，若是則轉至步驟S5，否則轉至步驟S4； S4、調整壓力測試模型的模型參數，轉至步驟S1； S5、根據當前預測結果對應的壓力測試模型對系統進行壓力測試，并根據獲取的報錯信息進行對應的程序修改最終上線。

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