[发明专利]一种基于机器深度学习自优化模型的系统压力测试方法在审
| 申请号： | 202210680424.1 | 申请日： | 2022-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN115080396A | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 卢璐;杨子江 | 申请（专利权）人： | 东方证券股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 宣慧兰 |
| 地址： | 200010 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器深度学习自优化模型的系统压力测试方法，具体包括以下步骤：S1、获取历史生产日志信息，作为模型训练日志信息，输入到基于双向长短期记忆循环神经网络的压力测试模型；S2、将压力测试模型的预测结果与真实系统的生产日志信息进行对比，计算压力测试模型的准确度；S3、判断准确度是否大于预设阈值，若是则转至步骤S5，否则转至步骤S4；S4、调整压力测试模型的模型参数，转至步骤S1；S5、根据当前预测结果对应的压力测试模型对系统进行压力测试，并根据获取的报错信息进行对应的程序修改最终上线。与现有技术相比，本发明具有实现基于基本数据演化下对不确定的未来趋势的预测，提高压力测试的准确性和测试效率等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 深度 学习 优化 模型 系统 压力 测试 方法 | ||
【主权项】：
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