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龙图腾网获悉江西马力智能科技有限公司申请的专利基于AI算法的Selenium自动化脚本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：CN119127721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411612786.2，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权基于AI算法的Selenium自动化脚本生成方法及系统是由周浩然;林鑫;张鹏博;刘友权;熊善郸设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI算法的Selenium自动化脚本生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于AI算法的Selenium自动化脚本生成方法及系统，涉及脚本生成技术领域，基于目标任务进行神经网络模型的初步设定，使用训练好的自动化脚本和损失函数来优化神经网络模型参数，使用迁移学习技术将预训练好的神经网络模型应用于新的任务中，通过状态空间表示当前神经网络模型的性能指标，通过动作空间表示神经网络模型可调整的参数或结构，通过正负反馈机制根据神经网络模型表现进行奖励或惩罚后，使神经网络模型输出最终自动化脚本。通过AIGC技术自动生成脚本，减少了手动编码的需求，大幅提高了脚本的生成效率，预训练好的神经网络模型能够快速适应新任务，减少了从零开始训练的工作量，提高了应对任务变化的能力。

本发明授权基于AI算法的Selenium自动化脚本生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于AI算法的Selenium自动化脚本生成方法，其特征在于：所述生成方法包括以下步骤： 生成系统收集和整理现有的自动化脚本，对自动化脚本进行代码清理和标记后作为神经网络模型的输入与输出； 基于目标任务进行神经网络模型的初步设定，使用训练好的自动化脚本和损失函数来优化神经网络模型参数； 基于数据量、任务依赖关系深度以及序列长度计算得到选择指数，依据选择指数与指数阈值的对比结果判断是否需要对初始Transformer层数、每层注意力机制的头数以及输入输出嵌入维度进行调节； 数据量指测试任务中使用的样本数量，任务依赖关系深度通过任务的流程图或依赖树分析获取，序列长度表示从起点到终点之间的所有步骤数； 使用迁移学习技术将预训练好的神经网络模型应用于新的任务中，通过状态空间表示当前神经网络模型的性能指标，通过动作空间表示神经网络模型可调整的参数或结构，通过正负反馈机制根据神经网络模型表现进行奖励或惩罚后，使神经网络模型输出最终自动化脚本； 使用低代码开发平台对自动化脚本进行测试与应用部署，集成Codeup-OpenAPI开放接口实现自动化脚本的多端实时协作与版本管理。

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江西马力智能科技有限公司，其通讯地址为：330000 江西省南昌市西湖区朝阳新城子羽路1666号恒业广场2号楼2楼201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”。