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苏州元脑智能科技有限公司宿燕鸣获国家专利权

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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利一种测试方法、装置、电子设备及存储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:CN120429238B

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:202510857182.2,技术领域涉及:G06F11/3668;该发明授权一种测试方法、装置、电子设备及存储介质是由宿燕鸣设计研发完成,并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

一种测试方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了:本申请公开了一种测试方法、装置、电子设备及存储介质,涉及固件更新技术领域,分析待测试固件的改动代码模块,追踪关联的影响代码模块及影响因子,客观量化地确定改动波及的范围,替代人工主观判断;根据影响因子和预设规则生成测试用例集合,确保测试聚焦于受影响的区域,提升测试的针对性和精度;在预配置的测试环境中执行测试用例集合,测试环境部署可自动化。本申请减少了测试人员的手动干预需求无需花费大量精力人工筛选用例,解决了依赖人工选择测试用例导致的精度低和自动化缺失的技术问题,达到了测试过程更高效、更准确的技术效果。

本发明授权一种测试方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了:1.一种测试方法,其特征在于,包括: 获取待测试固件,所述待测试固件包括至少一个改动代码模块; 获取所述改动代码模块对应的影响代码模块、以及至少一个所述影响代码模块对应的初始影响因子;所述初始影响因子的确定方式为:通过静态代码依赖分析与动态调用链追踪,识别改动代码模块直接及间接影响的影响代码模块,并基于模块间调用频率、数据耦合度赋予初始影响因子; 对所述改动代码模块进行缺陷预测,得到预测结果;预测结果是根据缺陷预测算法对各改动代码模块进行风险评估得到的,缺陷预测算法基于历史固件缺陷数据训练机器学习模型,通过分析代码变更的复杂度、变更类型及开发者历史缺陷率的特征,预测改动代码模块引入缺陷的概率及严重程度; 响应于所述预测结果指示所述改动代码模块存在缺陷,将所述改动代码模块对应的影响代码模块的初始影响因子确定为所述影响代码模块的最终影响因子; 响应于所述预测结果指示所述改动代码模块不存在缺陷,将与所述改动代码模块直接功能耦合的影响代码模块的最终影响因子设置为影响因子最大值,将与所述改动代码模块间接功能关联的影响代码模块的最终影响因子设置为影响因子最小值; 根据所述影响因子及预设规则,生成所述待测试固件的测试用例集合; 在预配置的测试环境中执行所述测试用例集合,以对所述待测试固件进行测试; 根据所述影响因子及预设规则,生成所述待测试固件的测试用例集合,包括: 根据所述最终影响因子及所述预设规则,生成所述待测试固件的测试用例集合。

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苏州元脑智能科技有限公司,其通讯地址为:215100 江苏省苏州市吴中经济开发区综保区经一路1号8幢;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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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