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龙图腾网获悉中国科学院软件研究所申请的专利一种工业互联网应用场景下深度学习框架的差分测试方法和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：CN116795665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202210225034.5，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种工业互联网应用场景下深度学习框架的差分测试方法和系统是由芮建武;周智勇;于红云;赵姗设计研发完成，并于2022-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业互联网应用场景下深度学习框架的差分测试方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种工业互联网应用场景下深度学习框架的差分测试方法和系统，包括测试用例变异、输出结果提取、和不一致问题判定三个部分。本发明通过对工业互联网应用场景下常见的深度学习模型变异算子进行筛选，寻找一组针对深度学习框架差分测试的高效变异算子集，通过对深度学习框架进行差分测试，利用分类结果对差分结果进行准确的不一致判定。与已有的深度学习框架结果不一致检测方法相比，本发明能够更全面、准确地检测深度学习框架中由于缺陷导致的结果不一致问题。

本发明授权一种工业互联网应用场景下深度学习框架的差分测试方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种工业互联网应用场景下深度学习框架的差分测试方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取测试用例，所述测试用例包括深度学习模型及其对应的输入数据，所述深度学习模型包括原始模型和变异模型； 利用深度学习框架，加载并执行测试用例的推理流程，得到每个测试用例在多个不同深度学习框架下的执行结果； 根据深度学习框架的执行结果，计算相同测试用例在不同深度学习框架下执行结果的差异程度，根据所述差异程度是否大于阈值判断测试用例是否触发不一致错误； 所述变异模型采用以下步骤获得： 首先将现有工业互联网应用场景下常用的深度学习模型变异算子视为一个初始变异算子集； 使用该初始变异算子集对现有深度学习模型进行变异，进而利用得到的变异模型进行测试，根据测试结果统计每个变异算子的得分，即统计每个种族的模型集中使得结果不一致程度最大的模型所使用过的变异算子次数的累计； 根据得分对初始变异算子集进行删减，去除得分较小的变异算子，得到一个新的变异算子集； 使用新的变异算子集对深度学习模型进行变异，得到大批量可用于测试的变异模型； 所述统计每个种族的模型集中使得结果不一致程度最大的模型所使用过的变异算子次数的累计，包括： 1将一个原始模型以及由这个原始模型生成的变异模型称为一个种族； 2在同一对深度学习框架、同一种族的模型集上，对于一个输入样本，总有一个变异模型使得该输入样本在这对深度学习框架上触发不一致并且在该种族上不一致程度最大； 3通过多个输入样本找到一组使得不一致程度最大的变异模型，每个变异算子的优胜次数定义为得到这组变异模型所使用过的相对应变异算子的次数之和； 4通过实验对模型进行多次变异后每个变异算子的优胜次数进行统计，优胜次数越多代表该变异算子越有效。

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