发明专利已授权

基于RBF神经网络与个体迁移的多路径覆盖测试方法

📄 申请号：CN202310519241.6 📄 发布日：2026/07/31

著录项目信息

申请日

2023-05-10

公开号

CN116303094A

公开日

2023-06-23

申请人

江西财经大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F11_36

IPC 分类号

G06F11_36 , G06N3_006 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

神经网络软件测试人工智能算法路径覆盖测试神经网络

应用场景

软件测试, 自动化测试, 测试用例生成, 软件质量保障, 软件开发

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摘要

本发明提出一种基于RBF神经网络与个体迁移的多路径覆盖测试方法，首先构建RBF神经网络预测模型，经过RBF神经网络预测模型预测出的适应度值筛选接近阈值的个体，再计算这部分个体的精确适应度值，以降低适应度值计算的时间复杂度；同时，根据这部分适应度值将优秀个体迁移至对应的子种群中，最后对子种群中的个体实施进化操作，生成新种群，重复上述过程，直至结束条件。本发明利用RBF神经网络预测模型预测适应度值，有效降低遗传算法的时间复杂度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230721

✅ 授权

20230711

?? 实质审查的生效：

20230623

📄 公开

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¥12900.0 元

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：18 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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