申请/专利权人：北京理工大学

申请日：2023-05-30

公开（公告）日：2023-09-05

公开（公告）号：CN116702738A

主分类号：G06F40/194

分类号：G06F40/194;G06F11/36

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.09.22#实质审查的生效;2023.09.05#公开

摘要：本发明公开基于QL‑UE算法与多测试预言的算子缺陷检测方法，以设定数量的算子实例作为输入数据，并将算子实例加入种子队列中；依次从种子队列取出所有算子实例，对算子的参数构建参数空间，基于所述参数空间对算子参数进行变异策略设计，QL‑UE算法根据变异策略对算子实例的参数进行变异得到变异算子实例样本；使用相似参数测试、同库差分测试、文档测试三种测试预言方案对算子实例进行测试，生成潜在缺陷文件、成功文件，通过对潜在缺陷文件进行分析，就有可能发现缺陷；最后判断变异次数是否达到上限，如果是，选择一定数量的潜在缺陷文件、成功文件进行版本测试与环境测试；本发明能尽可能多生成有效测试样本，提高测试效率。

主权项：1.基于QL-UE算法与多测试预言的算子缺陷检测方法，其特征在于，在实验准备阶段，收集测试用例、算子功能文档描述、参数数据类型的数据，构成多个算子实例，并存入数据库；在实验阶段，取出设定数量算子实例作为输入数据，并将算子实例加入种子队列中；依次从种子队列取出所有算子实例，对算子的参数构建参数空间，包括算子值空间、类型空间与参数值空间，基于所述的三个空间对算子参数进行变异策略的设计，QL-UE算法根据变异策略对算子实例的参数进行变异，得到变异算子实例样本；使用相似参数测试、同库差分测试、文档测试三种测试预言方案对算子实例进行测试，生成潜在缺陷文件、成功文件，并对Q表进行更新；通过对潜在缺陷文件进行分析，就有可能发现缺陷；最后判断变异次数是否达到上限，若未达到上限，就接着使用QL-UE算法选择变异策略，进行后续工作；若已达到上限，选择一定数量的潜在缺陷文件、成功文件进行版本测试与环境测试两种测试预言方案，检测出深度学习库潜在的缺陷。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京理工大学 基于QL-UE算法与多测试预言的算子缺陷检测方法

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