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龙图腾网恭喜四川长风致远科技有限公司申请的专利基于机器学习的计算机测试方法及系统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：CN119739643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510262303.9，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权基于机器学习的计算机测试方法及系统是由付国良;张震;李嘉设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的计算机测试方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习的计算机测试方法及系统，首先获取目标测试任务的原始测试样本集合（含执行顺序标识）与预期测试结果集合，对原始测试样本集合顺序预处理生成初始测试路径。接着调用预训练的机器学习测试模型，分析初始测试路径各测试节点的执行依赖关系，据此调整节点排列顺序得到优化测试路径，随后按优化路径执行测试样本获取实际执行结果，与预期结果进行差异度验证生成测试差异报告。最后依据报告修正优化路径得到最终测试路径，并将其与实际执行结果关联存储至测试数据库。该方法提升了计算机测试的准确性、全面性与智能性，能有效优化测试流程。

本发明授权基于机器学习的计算机测试方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的计算机测试方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标测试任务对应的原始测试样本集合与预期测试结果集合，所述原始测试样本集合包含多个测试样本的执行顺序标识，所述预期测试结果集合包含各测试样本对应的预期执行结果；对所述原始测试样本集合进行顺序预处理，生成与所述目标测试任务匹配的初始测试路径，所述初始测试路径由多个测试节点按照所述执行顺序标识排列组成，每个测试节点对应一个测试样本的执行入口；调用预训练的机器学习测试模型，对所述初始测试路径中的各测试节点进行执行依赖分析，确定各测试节点之间的依赖关系，并基于所述依赖关系调整所述初始测试路径的节点排列顺序，生成优化测试路径；按照所述优化测试路径的节点排列顺序，依次执行各测试节点对应的测试样本，获取实际执行结果集合，并将所述实际执行结果集合与所述预期测试结果集合进行差异度验证，生成测试差异报告；根据所述测试差异报告对所述优化测试路径进行路径修正，生成最终测试路径，并将所述最终测试路径与所述实际执行结果集合关联存储至测试数据库；所述对所述原始测试样本集合进行顺序预处理，生成与所述目标测试任务匹配的初始测试路径，包括：提取所述原始测试样本集合中各测试样本的样本标识与执行顺序标识，并基于所述执行顺序标识构建初始顺序队列；遍历所述初始顺序队列中的各测试样本，根据所述样本标识确定各测试样本的测试类型，所述测试类型包括功能测试类型、性能测试类型及兼容性测试类型；根据所述测试类型对所述初始顺序队列中的测试样本进行分类，生成多个测试类型子队列，并为每个测试类型子队列分配优先级权重；按照所述优先级权重对各测试类型子队列进行排序，生成中间测试路径，所述中间测试路径包含按优先级降序排列的多个测试类型子队列；对所述中间测试路径中的各测试类型子队列进行内部顺序调整，使得每个测试类型子队列中的测试样本按照所述执行顺序标识重新排列，生成所述初始测试路径。

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