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龙图腾网获悉准检河北检测技术服务有限公司申请的专利一种基于人工智能的软件测试用例自动生成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：CN121070802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511587563.X，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用例自动生成系统及方法是由魏军刚;郝笠杰;郭文彬;葛建新;陈青玉;闫梦康设计研发完成，并于2025-11-03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用例自动生成系统及方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于人工智能的软件测试用例自动生成系统及方法，涉及软件测试技术领域，系统包括：项目管理数据获取模块采集代码元数据和项目管理数据；动态风险权重分配模块将两类数据输入风险预测模型，输出风险热力图并分配输入参数的动态风险权重；基础测试套件生成模块依据输入参数及动态风险权重，生成基础测试套件；软件测试算法执行模块启动软件测试算法，迭代进化生成测试用例集。本申请解决了现有软件测试用例生成方式难以有效整合软件相关数据识别高风险环节，生成的用例对关键区域覆盖不足且精准度低的技术问题，达到了对软件高风险环节的精准识别，生成的测试用例更具针对性，提升软件测试效率及软件质量评估准确性的技术效果。

本发明授权一种基于人工智能的软件测试用例自动生成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用例自动生成系统，其特征在于，包括： 项目管理数据获取模块，用于采集待测软件版本的代码元数据，同时从项目管理系统获取关联的项目管理数据； 动态风险权重分配模块，用于将所述代码元数据和项目管理数据输入至预训练的风险预测模型中，输出用于标识高风险代码模块和函数的风险热力图，并为软件的输入参数分配动态风险权重； 基础测试套件生成模块，基于所述输入参数及所述动态风险权重，采用组合测试设计规则生成基础测试套件； 软件测试算法执行模块，用于以所述基础测试套件作为初始种群，启动基于搜索的软件测试算法，其中，所述软件测试算法的适应度函数由代码覆盖率指标和所述动态风险权重共同构成，通过迭代进化生成具有风险导向的测试用例集； 将所述代码元数据和项目管理数据输入至预训练的风险预测模型中，输出用于标识高风险代码模块和函数的风险热力图，并为软件的输入参数分配动态风险权重，包括： 训练样本获取单元，用于从版本控制系统和项目管理系统的历史数据中提取训练样本，其中每个样本包含代码元数据、项目管理数据以及一个表明该代码模块风险概率的标签； 风险预测模型构建单元，用于使用梯度提升决策树对所述训练样本进行训练，生成所述风险预测模型； 风险热力图生成单元，用于通过所述风险预测模型对所述代码元数据和项目管理数据进行分析，将风险概率值高于预设阈值的代码模块和函数标记为高风险区域，生成所述风险热力图； 动态风险权重获取单元，用于识别待测软件的所有输入参数，分析每个输入参数与所述高风险区域的关联度，基于所述关联度为每个输入参数分配一个量化的权重，得到所述动态风险权重； 所述关联度通过参数在高风险区域的函数或者代码模块中被使用的频率和深度计算。

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