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龙图腾网获悉北京羽乐创新科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的软件测试预期结果预测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：CN121434100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511999707.2，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种基于深度学习的软件测试预期结果预测方法及系统是由毛羽建设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的软件测试预期结果预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的软件测试预期结果预测方法及系统，该方法包括：获取被测系统的多源异构数据，并基于多源异构数据进行预处理和关联融合，以确定多模态数据集；分别通过文本编码器、结构化数据编码器和时序特征编码器对多模态数据集进行特征提取，得到若干个特征向量，并对各特征向量进行融合处理，生成特征向量集合；对特征向量集合进行深度学习推理，通过多头自注意力机制和跨模态注意力融合，生成多维预测结果；对多维预测结果进行动态验证和冲突消解处理，生成符合系统约束和业务逻辑的测试预期结果。本发明通过深度学习技术自动提取和融合多模态特征，生成准确的测试预期结果，减少人工干预，提高软件测试效率和准确性。

本发明授权一种基于深度学习的软件测试预期结果预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的软件测试预期结果预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取被测系统的多源异构数据，并基于所述多源异构数据进行预处理和关联融合，以确定多模态数据集； 分别通过文本编码器、结构化数据编码器和时序特征编码器对所述多模态数据集进行特征提取，得到若干个特征向量，并对各所述特征向量进行融合处理，生成特征向量集合； 对所述特征向量集合进行深度学习推理，通过多头自注意力机制和跨模态注意力融合，生成多维预测结果，其中，所述多维预测结果包含预测数据结构、异常情况及置信度分数； 对所述多维预测结果进行动态验证和冲突消解处理，生成符合系统约束和业务逻辑的测试预期结果，包括： 对所述多维预测结果执行初步验证，通过类型一致性检查、取值范围验证和格式校验以确保所述多维预测结果符合基本约束，并对违反所述基本约束的预测结果进行修正，生成初步验证结果； 将所述初步验证结果与业务规则库中的隐式规则和显式规则进行匹配验证，生成业务规则验证结果； 对所述业务规则验证结果进行冲突检测与一致性分析，以生成包含冲突标记和一致性评分的分析结果； 基于所述分析结果，执行智能冲突消解，以生成所述测试预期结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京羽乐创新科技有限公司，其通讯地址为：102200 北京市昌平区中关村科技园区昌平园超前路5号4幢220B；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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