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龙图腾网获悉徐州工程学院申请的专利卷积神经网络结合遗传算法的智能装备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：CN119988236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510451127.3，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权卷积神经网络结合遗传算法的智能装备软件测试方法是由陶磊;党向盈;黄炳森;陈天昊;李鑫杰;高月广;吴志昊设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本卷积神经网络结合遗传算法的智能装备软件测试方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种卷积神经网络结合遗传算法的智能装备软件测试方法，旨在将变异测试问题转化为传统覆盖路径测试问题，并生成有效测试用例。首先计算变异分支覆盖难度，构建相关度矩阵并生成变异分支相关图，再生成可执行路径集；然后针对多路径构建多任务测试用例生成数学模型；随后构建基于增量学习的卷积神经网络模型，进而预测高适应度个体作为多种群遗传方法的初始种群，最终借助基于增量学习卷积神经网络增强的多种群遗传方法，高效生成具备缺陷检测能力的测试用例。本发明生成具有高缺陷检测能力的测试用例，有效提升智能装备软件测试效率与质量。

本发明授权卷积神经网络结合遗传算法的智能装备软件测试方法在权利要求书中公布了：1.一种卷积神经网络结合遗传算法的智能装备软件测试方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于变异分支相关图生成路径集，实现程序中变异分支的覆盖； S2：基于生成的路径集构建测试用例生成优化模型； S3：利用所述优化模型按照预设规则构建增量学习卷积神经网络模型，优化样本集和添加辅助特征； S3.1：优化初始样本集N0＝{X0,PX0,FitX0}，为初始的数据集，n′为初始样本数量；PX0为基于初始的数据集获得的对应的穿越路径集合；FitX0为X0对应的适应值集合； S3.1.1:针对初始穿越路径集PX0中每一条路径获得哈希编码路径h1，h2…hn′，哈希编码路径集合为H＝{h1，h2…hn′}；设为一个输入特征值，由它转化为哈希特征值 S3.1.2:将入栈Sta中；栈外的是否能入栈Sta，满足下面两个条件之一： I将h2与栈内的h1进行比较，如果h2和h1哈希编码不相同，直接将NH2放入Sta中； II如果h2和h1哈希编码相同，则继续比较和如果和之间的欧式距离D1,2大于阈值ThD，则将NH2放入Sta中； 同样方法，依次将栈外的hii＝3,…n′与栈Sta内已经存在的哈希路径进行比较，若满足上述两个条件之一，将放入栈中；栈中元素出栈，并将哈希特征值转化为对应的卷积神经网络模型的输入特征向量； 得到优化后的样本集N； S3.2：将优化后的样本集N分为训练集N1和测试集N2； S3.3：当新数据不断到来时，返回步骤S3.2，对样本集重新进行优化，模型继续进行学习； S4：将所述增量学习卷积神经网络和多种群遗传方法结合生成测试用例。

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