[发明专利]一种深度学习变异算子约简方法在审
| 申请号： | 202110568249.2 | 申请日： | 2021-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN113268423A | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | 王兴亚;张世宇;冯力超;赵志宏 | 申请（专利权）人： | 南京工业大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06N20/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 211816 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种深度学习变异算子约简方法。首先，利用变异算子为每个源模型生成一系列变异体进行变异测试，通过数据清洗、数据归一化的方法进行特征信息提取，为每一个变异体建立变异特征矩阵MATRIX_MM；然后，对所有变异特征矩阵MATRIX_MM进行数据整理，为每一个变异算子建立算子特征矩阵MATRIX_OP；再基于此矩阵，利用BP神经网络构建模型的方法，为每个变异算子建立一个预测模型PRE_MODEL；最后将待测程序特征输入每个预测模型，最终得到适合该待测程序的变异算子子集。通过本发明的深度学习变异算子约简方法，可以过滤冗余变异算子、减少变异体测试执行开销，从而提升测试效率，节省深度学习软件研发时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 变异 算子 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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