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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于可达性预测模型的测试用例过滤方法及相关设备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：CN119292895B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411425225.1，技术领域涉及：G06F11/36；该发明授权一种基于可达性预测模型的测试用例过滤方法及相关设备是由施鹤远;尹国宇;沈煜恒;陈禹函;张伟波;陈世俊;胡超;施荣华设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可达性预测模型的测试用例过滤方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请涉及系统测试技术领域，提供了一种基于可达性预测模型的测试用例过滤方法及相关设备，该方法包括：生成目标系统的函数调用图和多个控制流图，并进行整合得到过程间控制流图；基于过程间控制流图计算测试用例的可达性表征；对测试用例进行特征提取得到用例特征，并构建测试用例的关联图；基于用例特征、关联图，利用可达性预测模型进行可达性预测，得到预测可达性表征；利用所有预测可达性表征和所有可达性表征对可达性预测模型进行优化，并利用优化后的可达性预测模型对目标测试用例进行可达性预测，得到最终可达性表征；根据最终可达性表征对目标测试用例进行过滤，得到过滤结果。本申请的方法能够提高测试用例过滤的泛用性。

本发明授权一种基于可达性预测模型的测试用例过滤方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于可达性预测模型的测试用例过滤方法，其特征在于，包括： 生成目标系统的函数调用图和多个控制流图，并将所述函数调用图和所有控制流图进行整合，得到过程间控制流图；所述函数调用图中的多个节点与所述目标系统的多个内核函数一一对应，节点间的边为对应的两个内核函数之间的调用关系，多个控制流图与多个内核函数一一对应，所述控制流图中的多个节点与对应的内核函数中多个基本块一一对应，节点之间的边为对应的两个基本块之间的控制关系； 获取多个用于对所述目标系统进行测试的测试用例，基于所述过程间控制流图计算每个所述测试用例的可达性表征；所述可达性表征用于描述所述测试用例对靶点函数的覆盖状况，所述靶点函数为需要进行测试的内核函数； 分别针对每个所述测试用例，对所述测试用例进行特征提取，得到所述测试用例的用例特征，并基于所述测试用例构建关联图；所述关联图中的多个节点与所述测试用例的多个调用资源一一对应，节点之间的边为对应的两个调用资源之间的关联关系； 基于所有用例特征、所有关联图，利用可达性预测模型进行可达性预测，得到每个所述测试用例的预测可达性表征； 利用所有预测可达性表征和所有可达性表征对所述可达性预测模型进行优化，得到优化后的可达性预测模型，并利用优化后的可达性预测模型对目标测试用例进行可达性预测，得到所述目标测试用例的最终可达性表征； 根据所述最终可达性表征对所述目标测试用例进行过滤，得到过滤结果；所述过滤结果用于描述所述目标测试用例能否作为所述目标系统的测试用例； 其中，所述基于所有用例特征、所有关联图，利用可达性预测模型进行可达性预测，得到每个所述测试用例的预测可达性表征，包括： 分别针对每个测试用例，依次进行以下步骤： 利用所述可达性预测模型的输入层对所述测试用例的关联图进行处理，得到用例关联矩阵； 基于所述用例关联矩阵和所述测试用例的用例特征，利用所述可达性预测模型的图卷积层获取所述测试用例的用例高阶关联特征； 利用所述可达性预测模型的输出层对所述用例高阶关联特征进行处理，得到预测可达性表征； 所述利用所述可达性预测模型的输入层对所述测试用例的关联图进行处理，得到用例关联矩阵，包括： 通过公式： A′＝A+I 计算用例关联矩阵 其中，表示用来对邻接矩阵做对称归一化处理的矩阵，由度数矩阵得到，A′表示自连接关联矩阵，D′i,i表示关联图中的第i个节点的度数，A′i,j表示所述关联图中第i个节点与第j个节点之间的邻接关系，A表示所述关联图的邻接矩阵，i,j∈N，N表示关联图的节点总数。

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