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龙图腾网获悉福建鸿进达智能科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的测试信息智能决策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：CN121542184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202610071932.8，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种基于机器学习的测试信息智能决策系统是由李振兴;赖秋凤;周小龙;林宗炮;蔡万强;余捷设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的测试信息智能决策系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的测试信息智能决策系统，涉及软件测试管理技术领域，包括：测试管理中心，用于调取数据并将数据发送至全域数据感知单元；全域数据感知单元，用于输出静态资产依赖树和动态业务价值图；图谱构建映射单元，用于推演出潜在的商业风险传播路径集合；风险传播计算单元，用于计算量化后的预期商业风险值并发送至决策执行单元；决策执行单元，用于生成发布阻断指令或智能测试指令。本发明通过构建代码资产与业务价值的关联图谱，利用历史数据与实时流量对变更风险进行量化计算，依据商业风险值动态调整测试策略与发布决策，实现了测试资源向高风险业务倾斜，在保障业务连续性的同时提升了软件交付效率与安全性。

本发明授权一种基于机器学习的测试信息智能决策系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的测试信息智能决策系统，其特征在于，包括：测试管理中心、全域数据感知单元、图谱构建映射单元、风险传播计算单元以及决策执行单元； 测试管理中心用于管理与软件产品发布相关的商业决策流程，调取待发布软件产品的全生命周期研发数据作为商业分析基础，并将数据发送至全域数据感知单元； 全域数据感知单元用于从研发数据及生产运营数据中提取多维实体，分析并量化软件资产的静态架构依赖关系与动态业务运营热度，输出静态资产依赖树和动态业务价值图，以评估产品资产状态； 图谱构建映射单元用于对静态资产依赖树和动态业务价值图进行异构节点关联分析，构建用于商业影响分析的软件资产-业务价值关联图谱，并基于该图谱对软件产品的变更节点进行商业影响域分析，推演出潜在的商业风险传播路径集合； 风险传播计算单元用于结合历史业务损失数据，对商业风险传播路径集合进行业务价值加权与潜在经济损失计算，得到量化后的预期商业风险值，并发送至决策执行单元； 决策执行单元用于执行产品发布决策，将预期商业风险值与预设的、基于不同商业场景设定的安全阈值进行比对分析，生成发布阻断指令或智能测试指令； 当生成发布阻断指令时，测试管理中心冻结当前产品发布流程并生成商业风险预警报告，报告用于指导风险处置决策； 当生成智能测试指令时，测试管理中心根据商业风险传播路径集合，制定优化的测试资源分配方案，生成聚焦于高风险区域的动态测试用例集，并执行针对性测试以控制风险； 图谱构建映射单元执行异构节点关联分析的具体过程如下： 利用自然语言处理模型，对静态资产依赖树中的技术实体描述与动态业务价值图中的业务功能描述进行语义匹配，建立技术资产与商业功能之间的映射关系； 融合映射关系、静态资产依赖树的拓扑结构以及动态业务价值图的流量权重值，生成软件资产-业务价值关联图谱； 其中，图谱中的每个节点被赋予技术属性值和基于业务流量权重衍生的商业价值属性值； 风险传播计算单元执行业务价值加权计算的具体过程如下： 调取商业风险传播路径集合中每个末端业务节点相关联的历史生产事故记录，提取事故的故障持续时长和受影响用户数量，计算得到历史业务损失数据； 将历史业务损失数据与动态业务价值图中的当前流量权重值分别进行数据归一化处理，并将两者数值相乘，得到反映节点当前风险暴露程度的单点业务风险值； 对风险传播路径集合中所有末端业务节点的单点业务风险值进行累加，得到用于支持发布决策的预期商业风险值。

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