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龙图腾网获悉中建八局第一数字科技有限公司申请的专利一种基于神经网络的机载嵌入式软件测试用例自动生成方法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：CN119512955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411625226.0，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种基于神经网络的机载嵌入式软件测试用例自动生成方法是由晁聪;赵忠杨;魏树臣;赵玉成;闫兴奇;吕青苗设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的机载嵌入式软件测试用例自动生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的机载嵌入式软件测试用例自动生成方法，具体为：筛选出测试需求，对包含相关字段的需求语句进行信息补全，并对需求文档中的常量和变量进行替换；将多行需求语句切分为单行需求语句；使用命名实体识所有单行需求语句进行识别；对识别后的单行需求语句中每个字符对应的实体标签进行处理，以生成包含主语、谓语、宾语元素的三元组；对三元组进行关键字替换；根据谓语元素的动作以及宾语元素的值对主语元素进行赋值；生成测试用例序列。本发明的有益效果是：本发明是特别针对机载嵌入式软件，能够在不更改需求文档编写规则的前提下自动生成测试用例，显著提高了测试效率，减少了人工干预，降低了测试成本。

本发明授权一种基于神经网络的机载嵌入式软件测试用例自动生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的机载嵌入式软件测试用例自动生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S1：从软件需求文档中筛选出测试需求，根据需求信息补全表对包含相关字段的需求语句进行信息补全，并根据对照表中常量和变量的对应关系，对需求文档中的常量和变量进行替换； 步骤S2：选出多行需求语句，并将其切分为单行需求语句； 步骤S3：使用命名实体识所有单行需求语句进行识别； 步骤S4：对识别后的单行需求语句中每个字符对应的实体标签进行处理，以生成包含主语、谓语、宾语元素的三元组； 步骤S5：对三元组进行关键字替换； 步骤S6：根据谓语元素的动作以及宾语元素的值对主语元素进行赋值； 步骤S7：生成测试用例序列； 其中，所述步骤S1具体为：先从软件需求文档中筛选出可测试需求，根据需求信息补全表对包含相关字段的需求语句进行信息补全；最后根据对照表中常变量的对应关系进行常量和变量的替换，得到可直接用于命名实体识别的需求语句文档； 所述步骤S3是基于BiLSTM-CRF模型实现命名实体识别，采用SPO标注法对需求语句中的可测试内语句中的主语、谓语和宾语进行词性标记，明确标注为相应的目标元素、操作指令和交互信息； 在标记过程中，使用基于字符级的BIO标记方法；在BiLSTM-CRF模型的嵌入层中，使用Word2Vec模型将one-hot编码转换为低维稠密的字向量，将其与词性特征向量进行横向拼接，构成最终的字向量，将获得的最终的字向量以句子为单位输入到BiLSTM模型中，通过训练来学习输入字向量与输出标签之间的关系，然后利用CRF模型对转移矩阵参数进行更新，用来预测每个字符对应的最优标签； 所述步骤S4中，通过B-SUBJECT、B-PREDICATE和B-OBJECT标签的数量来分别表示识别后的单行需求语句中相应的主语元素、谓语元素、宾语元素的实体数量； 所述步骤S4中，三元组生成规则如下： 若B-SUBJECT和B-PREDICATE的数量均为1且存在B-OBJECT，则表示该需求语句为主谓宾结构，此时生成主谓宾三元组； 若B-SUBJECT的数量为1，B-PREDICATE和B-OBJECT的数量相等且均大于1，则表示该需求语句为主谓宾、谓宾结构，此时生成多个相同主语的主谓宾结构； 若B-SUBJECT和B-PREDICATE的数量均为1且不存在B-OBJECT，则表示该需求语句为主谓结构，此时生成不含宾语元素的三元组； 若B-SUBJECT的数量大于1，则表示该需求语句为包含多个三元组的多重结构，此时对其进行切分处理，直至切分的部分中B-SUBJECT数量为1； 若标签的数量非上述构成，则视为不符合三元组生成规则； 所述步骤S6中，采用以表格形式存储的关键字映射表和关键字反义映射表，将需求语句中具有相同含义的词语使用同一关键字标识，并对需要生成反向测试用例的关键字进行反义替换； 所述步骤S7具体为：遍历需求文档并收集所有变量，再将变量的名称和取值存储在数据字典中；对于重复出现的变量，更新其在数据字典中的变量值；最后依据数据字典和结构化数据生成测试用例。

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