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龙图腾网获悉国信金宏(成都)检验检测技术研究院有限责任公司;国信金宏信息咨询有限责任公司申请的专利一种结合LSTM集成学习的软件测试方法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：CN119576774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411635482.8，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种结合LSTM集成学习的软件测试方法是由周建;田刚设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合LSTM集成学习的软件测试方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合LSTM集成学习的软件测试方法，首先采集不同用户界面的截图，并将其输入至对象检测模型中进行识别和定位，得到UI元素的分类和定位结果，接着对含有文本描述的UI元素进行文本提取，得到UI元素关联的文本内容，再基于UI元素的分类和定位结果以及关联的文本内容生成测试用例，然后基于LSTM模型对测试用例进行优化筛选，得到优化测试用例，最后基于DeepOrder模型确定优化测试用例的优先级，并根据优先级执行软件测试。本发明解决了测试人员在UI级别需要执行手动测试、现有回归测试的有效性较差以及测试用例优先级排序等问题，提高了CI环境中的故障检测率，并缩短了测试执行时间。

本发明授权一种结合LSTM集成学习的软件测试方法在权利要求书中公布了：1.一种结合LSTM集成学习的软件测试方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集不同用户界面的截图，并对所述截图进行分类标记，得到具有准确标签的图像数据集； S2、将图像数据集中的截图输入至基于Transformer架构的对象检测模型中进行识别和定位，得到UI元素的分类和定位结果； S3、采用光学字符识别引擎对含有文本描述的UI元素进行文本提取，得到UI元素关联的文本内容； S4、基于UI元素的分类和定位结果以及关联的文本内容，通过Transformer模型解析测试流，生成测试用例； S5、基于LSTM模型对测试用例进行优化筛选，得到优化测试用例； S6、基于DeepOrder模型确定优化测试用例的优先级，并根据优先级执行软件测试； 所述步骤S6中DeepOrder模型的双目标函数为： 其中表示双目标函数，表示在测试用例历史故障检测能力的指导下最大限度地提高测试套件的故障检测能力，表示测试用例的优先级，表示在给定的时间预算内最大化执行的测试用例数量，表示测试用例的子集； 所述步骤S6中优化测试用例的优先级计算公式为： 其中表示第a个优化测试用例的优先级，为在CI周期b中赋值在区间0,1的权重，使得，表示历史CI循环的数量，表示第a个优化测试用例在CI周期b中的故障检测能力； 所述步骤S6中DeepOrder模型的激活函数为： 其中表示激活函数，表示输入的激活值，表示平滑后的ReLU函数，表示自然常数。

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国信金宏(成都)检验检测技术研究院有限责任公司;国信金宏信息咨询有限责任公司，其通讯地址为：610299 四川省成都市中国(四川)自由贸易试验区天府新区兴隆街道湖畔路北段715号1栋3楼302室；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”。