[发明专利]一种基于要素分解的神经网络测试充分性评估方法在审
| 申请号： | 202311041164.4 | 申请日： | 2023-08-18 |
| 公开（公告）号： | CN116756051A | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | 缪寅宵;刘弋菲;杨平;张修建;程中浩;张龙;弯天琪;陈皓一;孙静;丁亦嘉 | 申请（专利权）人： | 北京航天计量测试技术研究所 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06F11/34;G06F21/55;G06F18/23 |
| 代理公司： | 北京艾纬铂知识产权代理有限公司 16101 | 代理人： | 王晓红 |
| 地址： | 100076 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种基于要素分解的深度神经网络测试充分性评估方法，主要步骤包括：测试要素分解，测试参数提取，重要性聚类，突变测试，指标计算，指标评价。该方法通过对黑盒测试与白盒测试方法的要素分解，融合两类方法，完善测试充分性评价机制，同时，结合模型可视化方法，使神经网络决策逻辑更加直观，加强评价的可解释性。该方法能够实现对深度神经网络测试充分性的有效评价，有利于牵引支撑人工智能技术的发展。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 要素 分解 神经网络 测试 充分 评估 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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