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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于层次感知的不稳定性测试分类检测方法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：CN119669035B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411837005.X，技术领域涉及：G06F11/3604；该发明授权一种基于层次感知的不稳定性测试分类检测方法是由雷晏;项思月;李哲源设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于层次感知的不稳定性测试分类检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于层次感知的不稳定性测试分类检测方法，包括如下步骤：基于人工代码分析，获取若干出现不稳定性的测试代码数据；测试代码数据的预处理；构建和训练不稳定性测试分类检测模型，不稳定性测试分类检测模型包括用于提取代码语义特征预训练的UniXcoder模型、用于提取层次结构特征的结构编码器和用于分类的分类模型；使用训练好的不稳定性测试分类检测模型预测新代码数据，输出为的代码数据稳定性的预测结果，如果预测的标签为不稳定，则同时输出造成不稳定性测试的层次化根本原因。

本发明授权一种基于层次感知的不稳定性测试分类检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于层次感知的不稳定性测试分类检测方法，其特征在于：包括如下步骤： S101：获取若干出现不稳定性的测试代码数据，每条测试代码数据由测试名，测试代码和标签组成，标签为稳定和不稳定，如果标签为不稳定，则该标签还包括造成不稳定性测试的层次化根本原因； S102：测试代码数据的预处理，去除每条测试代码数据中测试代码有害信息，再使用字节对编码BPE的分词器进行分词处理； 然后构建有向图其中V表示节点集合，每个节点表示一个造成不稳定性测试的层次化根本原因，表示从上一层节点到下一层节点的有向边集合，表示从下一层的节点到上一层节点的有向边集合，计算每一种造成不稳定性测试的层次化根本原因的先验概率； S103：构建和训练不稳定性测试分类检测模型，所述不稳定性测试分类检测模型包括代码语义特征提取模型、层次结构特征提取模型和分类模型； S103‑1：代码语义特征提取模型将经过S102预处理后的测试代码数据转化为可被计算机处理的向量表示，并提取代码语义特征基于计算边的先验概率和边的先验概率S103‑2：层次结构特征提取模型用于提取层次结构特征同时将和转化为用标签表示的信息V； S103‑3：将V作为分类模型的输入，输出为测试代码数据的预测标签，如果标签是不稳定，则同时输出造成不稳定性测试的层次化根本原因； S103‑4：使用二元交叉熵损失作为不稳定性测试分类检测模型的损失函数，当损失不再下降则得到训练好的不稳定性测试分类检测模型； S104：对于一条代码数据，将该代码数据输入训练好的不稳定性测试分类检测模型，输出为的代码数据稳定性的预测结果。

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