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龍圖騰網獲悉合肥綜合性國家科學中心人工智能研究院(安徽省人工智能實驗室)申請的專利人機協同高實時性功能測試方法、設備、介質及程序產品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：CN120316020B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510823669.9，技術領域涉及：G06F11/3668；該發明授權人機協同高實時性功能測試方法、設備、介質及程序產品是由王康成;徐熠洋;趙樹彌;許鎮義;李澤瑞設計研發完成，并于2025-06-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本人機協同高實時性功能測試方法、設備、介質及程序產品在說明書摘要公布了：本發明涉及人機協同技術領域，公開了一種人機協同高實時性功能測試方法、設備、介質及程序產品，構建故障樹模型，根據中間事件對應的底事件重疊關系對測項屬性進行分組；利用蒙特卡洛模擬對強化學習模型的演員網絡進行預訓練初始化；以所述演員網絡參數初始化每個測項屬性組對應的演員網絡，選擇狀態轉移動作，計算即時獎勵和累計獎勵，利用時序差分誤差及策略梯度優化評論家網絡和演員網絡的參數；將各測項屬性組的測試策略組合為所有測項屬性的整體測試策略。本發明一方面避免了純數據驅動建模方法無法準確建模測項屬性間耦合關系的問題，另一方面基于專家經驗引導強化學習算法的改進，提高了強化學習算法的收斂速度。

本發明授權人機協同高實時性功能測試方法、設備、介質及程序產品在權利要求書中公布了：1.一種人機協同高實時性功能測試方法，其特征在于，包括： 構建以主板功能故障為頂事件、模塊故障為中間事件、基本故障為底事件的故障樹模型，根據中間事件對應的底事件重疊關系對測項屬性進行分組； 利用蒙特卡洛模擬對強化學習模型的演員網絡進行預訓練初始化：針對每個測項屬性組，隨機生成用于記錄狀態轉移動作執行序列的特征向量并模擬狀態轉移過程，記錄符合漏檢水平目標的特征向量及對應的狀態轉移動作的執行序列，通過記錄的特征向量累加對應的狀態轉移動作的權重，構建每個測項屬性組對應的初始化的演員網絡參數； 以所述演員網絡參數初始化每個測項屬性組對應的演員網絡，通過-貪婪策略選擇狀態轉移動作，結合步時序差分方法計算即時獎勵和累計獎勵，利用時序差分誤差及策略梯度優化評論家網絡和演員網絡的參數； 通過完成訓練的強化學習模型得到每個測項屬性組的測試策略，將各測項屬性組的測試策略組合為所有測項屬性的整體測試策略。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人合肥綜合性國家科學中心人工智能研究院(安徽省人工智能實驗室)，其通訊地址為：230000 安徽省合肥市高新區望江西路5089號,中國科學技術大學先進技術研究院未來中心B1205-B1208；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。