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龙图腾网获悉江苏省软件产品检测中心申请的专利一种基于人工智能的软件测试自动化监管系统及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：CN120196552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510676973.5，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种基于人工智能的软件测试自动化监管系统及方法是由张尔欣;陈龙生;张晖;王磊设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的软件测试自动化监管系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的软件测试自动化监管系统及方法，涉及测试监管技术领域，所述监管方法包括以下步骤：对每一次软件测试过程中的测试用例和测试数据进行采集，生成相应的测试记录；构建任意测试用例的多维特征矩阵，对各个测试用例进行风险程度计算，对各个测试用例中各个特征与风险程度之间的关联情况进行分析；提取任意测试记录中各个测试用例的多维特征矩阵，对各个测试用例的期望测试情况进行风险评估；基于各个测试用例的风险划分结果，对各个测试用例进行有效性筛选；对当前时刻下进行的实时软件测试过程进行实时评估；基于各个有效测试用例的实际使用情况，对实时软件测试过程中的异常情况进行识别。

本发明授权一种基于人工智能的软件测试自动化监管系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的软件测试自动化监管方法，其特征在于：所述监管方法包括以下步骤： 步骤S100：对每一次软件测试过程中采用的测试用例和产生的测试数据进行采集，生成相应的测试记录；对任意测试记录中各个测试用例的使用情况进行分析，构建任意测试用例的多维特征矩阵； 步骤S200：分析任意测试用例在各条测试记录中的使用情况，对各个测试用例进行风险程度计算；根据各个测试用例的多维特征矩阵，对各个测试用例中各个特征与风险程度之间的关联情况进行分析； 步骤S300：提取任意测试记录中各个测试用例的多维特征矩阵，对各个测试用例的期望测试情况进行风险评估；基于各个测试用例的风险划分结果，对各个测试用例进行有效性筛选； 步骤S400：提取筛选的各个有效测试用例，对当前时刻下进行的实时软件测试过程中，各个有效测试用例产生的测试数据进行实时评估；基于各个有效测试用例的实际使用情况，对实时软件测试过程中的异常情况进行识别； 所述步骤S200包括以下步骤： 步骤S201：任意选取一个测试用例，获取包含有选取测试用例的各条测试记录并设定为目标测试记录，计算得到选取测试用例的执行频率f=mMtotal，其中，m为目标测试记录的数量，Mtotal为测试记录总数量；分别统计在各条目标测试记录中，选取测试用例为第一测试用例的测试记录数量为n1和第二测试用例的测试记录数量为n2，计算得到选取测试用例的有效占比η=n1n1+n2； 步骤S202：预设一个测试场景数据库，所述测试场景数据库中存储有若干种测试场景，其中，任意一种测试场景匹配有若干个场景特征；任意选取一条目标测试记录，并得到其中选取测试用例的多维特征矩阵，将多维特征矩阵中的各个特征与任意测试场景的若干个场景特征进行比对，若存在一种测试场景的各个场景特征均与多维特征矩阵的各个特征相同，则得到选取目标测试记录的实际测试场景； 步骤S203：获取各条目标测试记录的实际测试场景，统计所有目标测试记录中包含有的实际测试场景种类为S，设定选取测试用例为第二测试用例的各条目标测试记录中包含的场景种类为s2，计算得到选取测试用例的异常场景覆盖率e=s2S；根据公式： ； 计算得到选取测试用例的风险程度R； 步骤S204：从选取测试用例的多维特征矩阵中任意选取一个特征，若选取特征为场景特征，则统计包含有选取特征的场景种类数量为es，设定其中第b1种场景种类对应的目标测试记录数量为mb1和第b2种场景种类的测试记录数量为M’b2，根据公式计算选取特征的关联程度G： ； 其中，b1和b2为正整数且b1∈[1,es]，b2∈[1,es]；若选取特征不为场景特征，则G=0； 步骤S205：设定多维特征矩阵中第c个特征的关联程度为Gc，根据公式： ； 其中，c1为正整数且c1∈[1,h]，h为多维特征矩阵中的特征数量，Gc1为第c1个特征的关联程度；计算得到选取测试用例中第c个特征对所在测试用例的风险影响值Yc。

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