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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利人机协同功能测试跨域整体优化方法、系统、设备及介质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：CN120354036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510832616.3，技术领域涉及：G06F17/10；该发明授权人机协同功能测试跨域整体优化方法、系统、设备及介质是由王康成;左霄洁;赵树弥;许镇义;李泽瑞设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本人机协同功能测试跨域整体优化方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了人机协同功能测试跨域整体优化方法、系统、设备及介质，涉及电子信息技术领域，包括：通过对主板功能测试流程进行可靠性分析，确定故障覆盖率与系统固有可靠度之间的关系；建立故障树，从历史维修数据集中提取元件可靠度信息，确定所有功能测试模块的可靠度范围，得到各模块之间的关联关系；基于故障树分析包含相同底事件的模块并发故障时对系统固有可靠度的影响，对系统固有可靠度计算公式进行修正；构建面向功能测试过程的优化模型，提出考虑可靠度不确定性的两阶段优化求解方法；该优化方法、系统、设备及介质增强了模型的跨域整体优化能力，为人机协同测试提供了更可靠的决策支持。

本发明授权人机协同功能测试跨域整体优化方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.人机协同功能测试跨域整体优化方法，其特征在于，包括： 通过对主板功能测试流程进行可靠性分析，确定故障覆盖率与系统固有可靠度之间的关系； 通过分析主板原理图建立故障树，从历史维修数据集中提取元件可靠度信息，结合专家知识引导的可靠度区间估计方法确定故障树中底事件的可靠度范围，据以确定所有功能测试模块的可靠度范围，从而得到各功能测试模块之间的关联关系； 基于故障树分析包含相同底事件的功能测试模块并发故障时对系统固有可靠度的影响，据以对系统固有可靠度计算公式进行修正； 构建面向功能测试过程的优化模型，提出考虑可靠度不确定性的两阶段优化求解方法，第一阶段的目标是在满足测试时间约束的同时最大化系统固有可靠度，第二阶段的目标是最小化平均测试总成本； 所述所有功能测试模块的可靠度范围的确定过程如下： 将历史维修数据集中的样本均分为组，并计算每组中所有底事件的可靠度； 基于每组中可靠度计算结果，计算每个底事件的可靠度均值和标准差，据以得到每个底事件的可靠度范围； 基于故障树中每个中间事件通过或门与相关的底事件连接，利用底事件的可靠度范围计算中间事件的可靠度范围，从而得到所有功能测试模块的可靠度范围； 在所述两阶段优化求解方法的第一阶段中； 设定第一阶段的优化目标； 在所有功能测试模块的可靠度范围内随机生成组可靠度取值组合，并对每种组合求解优化问题，得到个测试策略； 由于不同轮优化可能生成同一测试策略，则轮优化得到种测试策略，； 选择生成频率大于策略设定阈值的测试策略作为备选测试策略； 所述两阶段优化求解方法中，第二阶段优化求解具体为： 引入了一个用于测试策略优化的综合评价指标，用于从备选测试策略中选择最佳测试策略： ； 其中，表示测试策略在训练集上的平均测试总成本值，为备选测试策略集。

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