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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的高实时性功能测试跨域优化方法、设备及介质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：CN120354758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510846750.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权人机协同的高实时性功能测试跨域优化方法、设备及介质是由王康成;左霄洁;赵树弥;许镇义;李泽瑞设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本人机协同的高实时性功能测试跨域优化方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了人机协同的高实时性功能测试跨域优化方法、设备及介质，涉及电子信息技术领域，包括：将离散优化模型扩展为连续优化模型，将故障树中多个中间事件同时故障的概率设置为交集项中包含的全部中间事件对应测试比例的最小值，得到基于交集项考虑的连续优化模型；通过对系统固有可靠度计算公式进行理论分析，并结合专家经验对系统固有可靠度计算公式进行截断，得到基于实时性考虑的连续优化模型；通过额外建立决策变量与系统固有可靠度的关系，得到基于附加约束的连续优化模型；求解基于附加约束的连续优化模型得到最优测试策略；该功能测试跨域优化方法、设备及介质解决了模型求解实时性的问题，提高了模型跨域整体优化能力。

本发明授权人机协同的高实时性功能测试跨域优化方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.人机协同的高实时性功能测试跨域优化方法，其特征在于，包括： 步骤一、将离散优化模型扩展为连续优化模型，建立故障树并将所述故障树中多个中间事件同时故障的概率设置为交集项中包含的全部中间事件对应测试比例的最小值，得到基于交集项考虑的连续优化模型； 步骤二、通过对系统固有可靠度计算公式进行理论分析，并结合专家经验对系统固有可靠度计算公式进行截断，得到基于实时性考虑的连续优化模型； 步骤三、通过额外建立各测项的测试比例与系统固有可靠度的关系，得到基于附加约束的连续优化模型； 步骤四、求解基于附加约束的连续优化模型，并基于训练集筛选测试策略，得到最优测试策略； 步骤二具体为： 对系统固有不可靠度计算公式划分为个子项，子项数目与测项数目一致，第个子项包含个小项，第个子项和第个子项中包含的小项数量相同，将两子项划分为一组；通过对划分后一组子项的表达式进行解析，得到所述系统固有不可靠度计算公式中部分子项包含的小项出现相互抵消的现象；由于系统固有可靠度与系统固有不可靠度之和恒等于1，结合专家经验对系统固有可靠度计算公式进行截断，得到基于实时性考虑的连续优化模型； 步骤三具体为： 基于历史测试数据的维修数据，获取底事件的发生概率作为底事件的不可靠度，结合专家经验得到底事件发生概率的均值和偏差，进而确定底事件的可靠度范围；基于底事件的可靠度范围，利用故障树定量计算各测项对应中间事件的系统固有可靠度范围，据以将各测项的测试比例的优化区间设定为基于系统固有可靠度的函数。

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”。