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龙图腾网获悉九科信息技术(深圳)有限公司;深圳市一方天成科技有限公司申请的专利缺陷诊断与定位方法、系统和存储介质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：CN120086052B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510520412.6，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权缺陷诊断与定位方法、系统和存储介质是由夏艺瑗;万正勇设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本缺陷诊断与定位方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种缺陷诊断与定位方法，通过数据采集智能体采集软件系统各个层面的数据，规则匹配智能体对软件系统的数据按照预设规则和案例库进行匹配，识别并确定规则错误模式，异常检测智能体对数据基于机器学习算法进行识别检测，识别并确定异常波动模式，最后根据诊断推理智能体结合规则错误模式和异常波动模式的识别结果进行诊断推理，确定缺陷位置，通过多个智能体协同驱动，检测出软件系统不同的异常模式，通过融合异常模式的识别结果推理诊断，最终定位缺陷位置，有利于实现软件测试缺陷的智能诊断与精准定位，提升软件测试的效率与质量。

本发明授权缺陷诊断与定位方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种缺陷诊断与定位方法，其特征在于，所述方法包括： 定义多个智能体，所述智能体用于协同驱动以对软件系统进行测试，所述智能体包括数据采集智能体、规则匹配智能体、异常检测智能体和诊断推理智能体； 根据所述数据采集智能体从所述软件系统的各个层面收集数据，获得数据特征信息； 根据所述规则匹配智能体对所述数据特征信息按照预设规则和案例库进行匹配，识别并确定规则错误模式； 根据所述异常检测智能体对所述数据特征信息基于机器学习算法进行识别检测，识别并确定异常波动模式； 根据所述诊断推理智能体结合所述规则错误模式和所述异常波动模式的识别结果进行诊断推理，确定缺陷位置； 所述异常波动模式包括性能异常模式和异常数据模式，所述根据所述异常检测智能体对所述数据特征信息基于机器学习算法进行识别检测，识别并确定异常波动模式，包括： 基于机器学习算法学习预设性能指标的分布和变化规律，识别所述数据特征信息中的性能异常，确定性能异常模式； 基于机器学习算法识别所述数据特征信息的异常数据，确定异常数据模式，其中，所述异常数据包括突变和偏离正常范围； 所述基于机器学习算法识别所述数据特征信息的异常数据，确定异常数据模式，包括： 基于监督学习算法将所述数据特征信息输入到训练好的逻辑回归模型中，对所述数据特征信息进行分类，计算异常概率并筛选第一异常数据； 基于无监督学习算法对所述数据特征信息进行聚类，分析数据分布，识别未被所述监督学习算法检测出的第二异常数据； 融合所述第一异常数据和所述第二异常数据，确定异常数据模式。

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