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龙图腾网获悉东方证券股份有限公司申请的专利一种基于机器深度学习自优化模型的系统压力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：CN115080396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210680424.1，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种基于机器深度学习自优化模型的系统压力测试方法是由卢璐;杨子江设计研发完成，并于2022-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器深度学习自优化模型的系统压力测试方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器深度学习自优化模型的系统压力测试方法，具体包括以下步骤：S1、获取历史生产日志信息，作为模型训练日志信息，输入到基于双向长短期记忆循环神经网络的压力测试模型；S2、将压力测试模型的预测结果与真实系统的生产日志信息进行对比，计算压力测试模型的准确度；S3、判断准确度是否大于预设阈值，若是则转至步骤S5，否则转至步骤S4；S4、调整压力测试模型的模型参数，转至步骤S1；S5、根据当前预测结果对应的压力测试模型对系统进行压力测试，并根据获取的报错信息进行对应的程序修改最终上线。与现有技术相比，本发明具有实现基于基本数据演化下对不确定的未来趋势的预测，提高压力测试的准确性和测试效率等优点。

本发明授权一种基于机器深度学习自优化模型的系统压力测试方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器深度学习自优化模型的系统压力测试方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、获取历史生产日志信息，作为模型训练日志信息，输入到基于双向长短期记忆循环神经网络的压力测试模型，所述压力测试模型设有采用双向长短期记忆循环神经网络方法的模块，包括输入端、输出端、遗忘端和中继端；所述采用双向长短期记忆循环神经网络方法的模块的工作流程包括向前推算阶段和向后推算阶段； 所述采用双向长短期记忆循环神经网络方法的模块在向前推算阶段时的中继端的公式如下所示： 其中，为t时刻遗忘端的输出值，为t-1时刻中继端的第c个输出值，wic为中继端外部输入的第i个输入值的权重，为t时刻输入端外部输入的第i个输入值，whc为中继端隐含单元的第h个输出值的权重，为t-1时刻输入端隐含单元的第h个输出值，为t时刻输入端的输出值，g为激活函数，I为外部输入的数据总量，H为隐含单元的数据总量； S2、将压力测试模型的预测结果与真实系统的生产日志信息进行对比，计算压力测试模型的准确度； S3、判断准确度是否大于预设阈值，若是则转至步骤S5，否则转至步骤S4； S4、调整压力测试模型的模型参数，转至步骤S1； S5、根据当前预测结果对应的压力测试模型对系统进行压力测试，并根据获取的报错信息进行对应的程序修改最终上线。

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