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龙图腾网获悉济南源根科技有限公司申请的专利一种基于大数据的大模型测试用例智能生成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：CN120448285B 。

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：202510948805.7，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种基于大数据的大模型测试用例智能生成系统是由郭洪育;欧广雨;陆德民设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的大模型测试用例智能生成系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的大模型测试用例智能生成系统，该系统通过多源异构数据感知与结构化解析单元采集需求文档、系统代码等数据并结构化，超图拓扑关系构建与语义增强单元将其构建为超图结构，深度挖掘数据间关系；跨模态特征联合提取与深度融合单元提取文本、代码等多模态特征并融合；测试用例框架生成与参数关联单元据此生成基础框架并关联测试参数；超图神经网络优化迭代与用例细化单元通过优化超图神经网络细化测试用例；最后经测试用例验证与输出单元验证输出。本发明确保输出的测试用例具备高质量与高可靠性，为大模型软件测试提供了高效、全面、可靠的解决方案，提升测试效率与准确性。

本发明授权一种基于大数据的大模型测试用例智能生成系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的大模型测试用例智能生成系统，其特征在于，包括： 多源异构数据感知与结构化解析单元，用于采集需求文档、系统代码多源数据，并解析为结构化数据；超图拓扑关系构建与语义增强单元，将结构化数据构建为超图结构，通过超边连接不同数据节点并增强语义表达；跨模态特征联合提取与深度融合单元，从超图结构中提取文本、代码跨模态特征并进行深度融合；测试用例框架生成与参数关联单元，依据融合后的特征生成基础测试用例框架，并关联软件测试参数；超图神经网络优化迭代与用例聚类单元，通过优化的超图神经网络对基础框架进行迭代优化，聚类测试用例；测试用例验证与输出单元，对聚类后的测试用例进行验证并输出最终结果； 所述多源异构数据感知与结构化解析单元的输出端连接超图拓扑关系构建与语义增强单元的输入端，超图拓扑关系构建与语义增强单元的输出端连接跨模态特征联合提取与深度融合单元的输入端，跨模态特征联合提取与深度融合单元的输出端连接测试用例框架生成与参数关联单元的输入端，测试用例框架生成与参数关联单元的输出端连接超图神经网络优化迭代与用例聚类单元的输入端，超图神经网络优化迭代与用例聚类单元的输出端连接测试用例验证与输出单元的输入端； 所述超图神经网络优化迭代与用例聚类单元优化超图神经网络时，采用公式，其中，为优化后的超图神经网络参数，为待优化参数，为训练样本数量，为第个样本的损失函数，基于软件测试参数中的测试用例完整性、测试步骤准确性构建损失计算规则；在聚类测试用例时，采用公式，其中，为聚类后的测试用例，为基础测试用例框架，为通过优化的超图神经网络计算得到的用例调整量，软件测试参数中的测试深度要求、测试复杂度指标影响的计算； 所述跨模态特征联合提取与深度融合单元进行跨模态特征提取时，还采用公式，其中，为代码模态特征向量，为代码特征维度数量，为第维代码特征的权重，为第维的代码特征值，软件测试参数中的代码覆盖范围、代码逻辑复杂度影响的取值；所述测试用例框架生成与参数关联单元生成测试用例框架时，采用公式，其中，为生成的测试用例框架，为框架生成函数，为超图结构，为代码模态特征向量，为文本模态特征向量，软件测试参数中的测试类型、测试目标影响的运算过程。

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