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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于大模型的SysML状态机图形式化需求验证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：CN117608525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202311583577.5，技术领域涉及：G06F8/10；该发明授权基于大模型的SysML状态机图形式化需求验证方法是由葛楚妍;王甜甜;吴翔虎;苏小红;金野;王克朝设计研发完成，并于2023-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的SysML状态机图形式化需求验证方法在说明书摘要公布了：一种基于大模型的SysML状态机图形式化需求验证方法，属于计算机软件开发技术领域。方法如下：收集SysML状态机图数据集，追溯对应需求文本，而后对SysML状态机图以及需求文本进行翻译并进行验证；对SysML状态机图以及需求文本进行处理；为大模型设置提示模板，对两组大规模数据集进行批量训练；获取SysML状态机图和需求文本的翻译结果并以NuSMV可识别的语言的形式进行表示；对所得代码进行相应修改；将得到的目标代码输入NuSMV进行形式化验证。本发明提高了验证的效率，使验证方法更具普适性，减轻了在不同领域中应用形式验证方法时的繁琐工作，能够适应多种需求验证场景。

本发明授权基于大模型的SysML状态机图形式化需求验证方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的SysML状态机图形式化需求验证方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤： S1：收集SysML状态机图数据集，追溯对应需求文本，而后对SysML状态机图以及需求文本进行翻译并进行验证； 所述S1包括如下步骤： S101：从数据库中筛选出SysML状态机图，并去除不满足质量要求的SysML状态机图； S102：将SysML状态机图手工翻译为NuSMV可识别的语言，并通过多个验证者进行交叉验证； S103：从需求数据库中筛选符合要求的需求文本； S104：将需求文本手工翻译为LTL或CTL语言并通过多个验证者进行交叉验证； S2：对SysML状态机图以及需求文本进行处理； 所述S2包括如下步骤： S201：对SysML状态机图进行预处理； 所述S201包括如下步骤： S20101：采用ElementTree工具对notation文档树状结构进行分析； S20102：根据节点类型识别各个模块； S20103：对状态转移情况进行解析，并提取成为关键信息； S202：对需求文本进行预处理； 所述S202包括如下步骤： S20201：对每一条需求语句均采用HanLP工具进行词性分析以及依存关系分析； S20202：识别连接词，并据此将长句拆分成短句； S20203：根据连接词整理句子的逻辑关系，以建立短句之间的关联； S3：为大模型设置提示模板，对两组大规模数据集进行批量训练； S4：获取SysML状态机图和需求文本的翻译结果并以NuSMV可识别的语言的形式进行表示； S5：对所得代码进行相应修改； S6：将得到的目标代码输入NuSMV进行形式化验证； 所述S6包括如下步骤： S601：将由SysML状态机图转换生成的NuSMV可识别的语言输入NuSMV； S602：通过NuSMV对模型中的变量进行编码并构建模型； S603：将验证语句输入模型进行检验，若不通过则给出反例；若通过则验证下一条验证语句。

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