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龙图腾网获悉中北大学申请的专利基于互联网公开信息的智能软件测试数据生成方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119473888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411549359.4，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权基于互联网公开信息的智能软件测试数据生成方法及系统是由张坤源设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于互联网公开信息的智能软件测试数据生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于互联网公开信息的智能软件测试数据生成方法及系统。该方法包括：基于软件需求和测试场景从互联网采集数据并预处理；采用多目标区域贝叶斯优化技术增强数据；使用时间增强与变分贝叶斯方法处理时序数据；读取软件开发文档并提取关键信息；基于分层分类高斯扩展语义模型进行语义理解和扩展；生成符合业务逻辑的初步测试数据；应用测试数据并收集结果；使用强化学习算法动态调整生成策略。本发明还提供了相应的系统。该方法和系统能够自动生成高质量的测试数据，提高软件测试效率和质量。

本发明授权基于互联网公开信息的智能软件测试数据生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于互联网公开信息的智能软件测试数据生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于软件需求和测试场景，从互联网公开信息中采集相关数据并进行预处理； 采用多目标区域贝叶斯优化技术对预处理后的数据进行增强； 使用时间增强与变分贝叶斯方法对预处理后的数据中的时序数据进行处理，生成增强后的时序数据； 读取软件开发文档，使用自然语言处理技术提取关键信息，并基于分层分类高斯扩展语义模型对提取的关键信息进行语义理解和扩展； 根据语义理解和扩展的结果，对增强后的数据和增强后的时序数据进行完善和调整，生成符合业务逻辑的初步测试数据； 将生成的初步测试数据应用于软件测试过程，收集测试结果和性能指标； 基于测试结果，使用强化学习算法动态调整测试数据的生成策略； 重复上述步骤，持续优化测试数据生成过程，形成闭环的智能测试过程； 所述基于分层分类高斯扩展语义模型对提取的信息进行语义理解和扩展，具体包括： 构建语义概念的层次结构，每个概念节点i用高斯分布Nμi，Σi表示； 对于给定的输入语义x，计算其与各概念节点的马氏距离； 基于计算得到的马氏距离，确定输入语义x所属的概念类别； 利用确定的概念类别，基于概念间的层级关系和相似度，生成与输入语义相关的新语义； 使用生成的新语义扩展原有语义空间，增加测试数据的多样性和覆盖范围。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中北大学，其通讯地址为：030051 山西省太原市学院路3号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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