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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利人机协同高实时性功能测试方法、设备、介质及程序产品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：CN120316020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510823669.9，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权人机协同高实时性功能测试方法、设备、介质及程序产品是由王康成;徐熠洋;赵树弥;许镇义;李泽瑞设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本人机协同高实时性功能测试方法、设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明涉及人机协同技术领域，公开了一种人机协同高实时性功能测试方法、设备、介质及程序产品，构建故障树模型，根据中间事件对应的底事件重叠关系对测项属性进行分组；利用蒙特卡洛模拟对强化学习模型的演员网络进行预训练初始化；以所述演员网络参数初始化每个测项属性组对应的演员网络，选择状态转移动作，计算即时奖励和累计奖励，利用时序差分误差及策略梯度优化评论家网络和演员网络的参数；将各测项属性组的测试策略组合为所有测项属性的整体测试策略。本发明一方面避免了纯数据驱动建模方法无法准确建模测项属性间耦合关系的问题，另一方面基于专家经验引导强化学习算法的改进，提高了强化学习算法的收敛速度。

本发明授权人机协同高实时性功能测试方法、设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种人机协同高实时性功能测试方法，其特征在于，包括： 构建以主板功能故障为顶事件、模块故障为中间事件、基本故障为底事件的故障树模型，根据中间事件对应的底事件重叠关系对测项属性进行分组； 利用蒙特卡洛模拟对强化学习模型的演员网络进行预训练初始化：针对每个测项属性组，随机生成用于记录状态转移动作执行序列的特征向量并模拟状态转移过程，记录符合漏检水平目标的特征向量及对应的状态转移动作的执行序列，通过记录的特征向量累加对应的状态转移动作的权重，构建每个测项属性组对应的初始化的演员网络参数； 以所述演员网络参数初始化每个测项属性组对应的演员网络，通过-贪婪策略选择状态转移动作，结合步时序差分方法计算即时奖励和累计奖励，利用时序差分误差及策略梯度优化评论家网络和演员网络的参数； 通过完成训练的强化学习模型得到每个测项属性组的测试策略，将各测项属性组的测试策略组合为所有测项属性的整体测试策略。

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合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区望江西路5089号,中国科学技术大学先进技术研究院未来中心B1205-B1208；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”。