一种面向神经网络的变异测试用例评估与优化方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311717405.2

申请日：

2023-12-14

公开(公告)号：

CN117873871A

公开(公告)日：

2024-04-12

发明(设计)人：

杨志斌杨珍周勇苏祥张海

申请人：

南京航空航天大学

申请人地址：

211106 江苏省南京市江宁区将军大道29号

IPC主分类号：

G06F11/36

IPC分类号：

G06N3/04 G06N3/08 G06F21/56

代理机构：

南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204

代理人：

颜盈静

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

江苏省南京市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-04-30	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06F 11/36申请日:20231214
2024-04-12	公开	公开

共 50 条

[1]

一种面向深度神经网络模型的测试用例选择方法 [P].

鄢萌 ;

蒋中豪 ;

张小洪 ;

孙松 ;

黄黎 ;

孙伟峰 ;

刘超 .

中国专利 :CN118245382A ,2024-06-25

[2]

一种变异分数引导的深度神经网络测试用例生成方法 [P].

杨秋辉 ;

刘盈盈 .

中国专利 :CN117472781A ,2024-01-30

[3]

一种基于深度神经网络的自适应测试用例优化与选择方法 [P].

张智轶 ;

孟焕泽 ;

黄志球 .

中国专利 :CN119883886B ,2025-11-04

[4]

一种基于深度神经网络的自适应测试用例优化与选择方法 [P].

张智轶 ;

孟焕泽 ;

黄志球 .

中国专利 :CN119883886A ,2025-04-25

[5]

一种面向深度神经网络的多目标黑盒测试用例选择方法 [P].

吴化尧 ;

王靖灵 ;

钮鑫涛 ;

聂长海 .

中国专利 :CN120162269A ,2025-06-17

[6]

面向深度神经网络的自然语言处理模型测试用例约简方法 [P].

殷蓓蓓 ;

李明希 .

中国专利 :CN114185785B ,2025-11-04

[7]

面向深度神经网络的自然语言处理模型测试用例约简方法 [P].

殷蓓蓓 ;

李明希 .

中国专利 :CN114185785A ,2022-03-15

[8]

一种基于测试用例优化的程序变异测试方法及系统 [P].

罗秋明 ;

梁子鹏 ;

周池 ;

冯禹洪 ;

毛睿 .

中国专利 :CN116841899B ,2024-09-03

[9]

一种针对图神经网络的测试用例优先级方法及装置 [P].

何道敬 ;

杨力尘 ;

李渝 .

中国专利 :CN120162263A ,2025-06-17

[10]

一种面向后门神经网络缺陷定位任务的测试用例生成方法 [P].

刘祥龙 ;

肖宜松 ;

张鑫伟 ;

张天缘 ;

刘艾杉 .

中国专利 :CN118585430A ,2024-09-03

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