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[发明专利]基于语句占优关系的变异测试数据进化生成方法-CN202010008504.3有效
发明人：魏昌卿;姚香娟;巩敦卫;赵倩;赵晴 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2020-01-06 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公布了基于语句占优关系的变异测试数据进化生成方法。变异测试的关键问题之一是要在短时间内生成有效杀死变异体的测试数据。随着程序的规模和复杂程度的日益增加，在传统的变异测试准则下，需要同时运行被测程序和变异体，以检测变异体是否被杀死，这势必会影响变异测试效率。本文首先给出基于语句占优关系的变异测试准则，在此基础上建立了基于语句占优关系的变异测试数据生成问题的数学模型，并给出相应的进化优化求解方法。
基于语句占优关系变异测试数据进化生成方法

[发明专利]一种变异微通道冷却型表面火焰低NOx燃气装置-CN201911092431.4在审
发明人：牛艳青;薛旭峰;李帅飞;惠世恩 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2019-11-11 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： F23D14/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种变异微通道冷却型表面火焰低NOx燃气装置，包含上下集箱、变异结构水冷组件、由上下集箱与多组平行布置的变异结构水冷组件构建而成的多条致密的变异气流微通道、以及与上下集箱分别连接的进水口和出水口燃气与空气混合气流经致密变异气流微通道后着火燃烧，但由于变异结构水冷组件吸热，实现气流火焰锋面在变异气流微通道出口与变异结构水冷组件表面的低温表面燃烧、显著降低气流燃烧温度、进而实现低温低NOx燃烧；同时，气流微通道的变异结构显著促进火焰气流的扰动，并与致密的变异结构水冷组件与变异气流微通道相结合，有效防止回火与脱火，进而实现低温低NOx表面燃烧同时，消除局部高温现象、保证燃烧稳定、安全与高效。
一种变异通道冷却表面火焰 nox 燃气装置

[发明专利]一种用于变异测试的程序语句选择方法及系统-CN202310457585.9在审
发明人：田甜;邵阳阳;王苗苗;杨欢;郭庆;孙倩;徐俊丽;李成龙;李跃军 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明提出了一种用于变异测试的程序语句选择方法及系统，包括如下步骤：根据程序依赖关系中的数据依赖关系和控制依赖关系，构造对应待测试程序的程序依赖图；根据程序依赖图分析被依赖语句，将被数据依赖语句和被控制依赖语句分别放置于被数据依赖语句集合和被控制依赖语句集合；基于程序变量值的变化信息确定两种依赖关系对变异体检测执行的影响，设计基于数据流和控制流的变异实施对象选择策略，即用于变异测试中变异体生成的程序语句选择方法；根据变异实施对象选择策略从两类被依赖语句集合中选择程序语句作为变异实施对象，实现变异实施对象定位并用于后续变异体生成。该方法能在变异体生成层面降低变异测试代价，提高测试效率。
一种用于变异测试程序语句选择方法系统

[发明专利]一种基于萤火虫算法的种子变异操作调度方法-CN202310597940.2在审
发明人：叶麟;刘念;严明;武跃;吴雨伦;朱若彬;余翔湛 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： H04L43/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于萤火虫算法的种子变异操作调度方法，属于协议模糊测试技术领域。解决了现有技术中协议模糊测试整体效果不稳定的问题；本发明包括以下步骤：S1.借助萤火虫算法建立变异操作调度模型；S2.计算变异操作效能；S3.调整变异操作权重值；S4.增加变异操作奖励机制和惩罚机制；S5.运行变异操作选择算法，选择出具体变异操作。本发明变异操作调度方法可以减少或增加相应变异操作权重值，最终保证各变异操作效能值lighti数值差距不大，保障了协议模糊测试整体效果稳定，且可以实现变异操作调度较大概率选择效率更好的种子进行模糊测试
一种基于萤火虫算法种子变异操作调度方法

[发明专利]一种嵌入式设备的模糊测试方法-CN202310886097.X在审
发明人：白云祥;李佳洁;贺明;何国栋 -专利权人：凯云联创（北京）科技有限公司
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F11/22 文献下载
摘要：本发明涉及设备测试领域，公开了一种嵌入式设备的模糊测试方法，包括：根据通信协议的内容，获取正常元素、变异元素和生成元素；基于第一变异元素的要求生成第一变异值集合，基于第二变异元素的要求生成第二变异值集合，基于所述第一变异值集合、所述第二变异值集合以及变异元素的组合规则，确定变异元素的组合集合，基于变异元素的组合集合、正常元素和得到生成元素的规则得到对应的生成元素，基于正常元素、变异元素和生成元素获得测试用例
一种嵌入式设备模糊测试方法

[发明专利]一种单基因病遗传变异智能解读及报告的方法和系统-CN201810877290.6有效
发明人：马旭;曹宗富;喻浴飞;陈翠霞;蔡瑞琨;李乾;高华方 -专利权人：国家卫生健康委科学技术研究所
申请日： 2018-08-03 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： G16B20/20 文献下载
摘要：本发明公开一种单基因病遗传变异智能解读及报告的方法及系统，能够基于患者的基因原始序列数据自动分析出遗传变异的结果，并给出专业的遗传变异分析报告，提高了遗传变异的诊疗效率。该方法包括：获取基因序列数据，并对基因序列数据进行属性标记；分别将每组基因序列数据与人类参考基因组进行序列比对，得到对应数量的比对数据；基于遗传变异的长度信息识别其变异类型，以及基于遗传变异的位置信息和碱基改变信息预测其变异功能；针对每个遗传变异的变异类型识别结果，对遗传变异所在的基因和人群发生频率进行注释，并在家系检测模式时判断其家系遗传模式。
遗传变异变异类型基因序列单基因解读遗传变异分析组基因序列比对数据变异功能长度信息发生频率改变信息检测模式属性标记序列比对遗传模式原始序列自动分析基因智能基因组家系碱基诊疗参考人群预测

[发明专利]一种疾病基因变异及药物解读多数据库交互系统及方法-CN201810700191.0有效
发明人：杨达梅;杨丽;周琴;黄梦珠;陈雷 -专利权人：迈凯基因科技有限公司
申请日： 2018-06-29 - 公布日： 2019-06-21 - 主分类号： G16B50/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种疾病基因变异及药物解读多数据库交互系统及方法，包括：基因变异和疾病信息数据库、药物治疗数据库以及疾病与变异文献信息数据库；基因变异和疾病信息数据库用于存储基因变异和疾病信息相关的数据；药物治疗数据库用于存储药物治疗相关的数据；疾病与变异文献信息数据库用于存储疾病与变异文献相关的数据；其中，药物治疗数据库包括疾病及基因变异与药物治疗批准信息数据库、疾病及基因变异与药物治疗专家共识信息数据库以及疾病及基因变异与药物治疗临床试验信息数据库通过建立多数据库交互系统，能够存储基因变异及药物相关数据，该交互系统数据量完善且易于使用。
基因变异药物治疗数据库疾病数据库交互疾病信息文献信息数据库信息数据库疾病基因存储解读临床试验信息存储药物交互系统数据量治疗批准

[发明专利]一种基于家系的外显子组潜在致病变异检测系统-CN201610319386.1有效
发明人：薛成海;马熹;马飞;张广发 -专利权人：万康源(天津)基因科技有限公司
申请日： 2016-05-13 - 公布日： 2019-08-20 - 主分类号： C12Q1/6883 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于家系的外显子组潜在致病变异检测系统，包括注释整合模块，用于读取外显子组测序数据处理流程的结果文件；矩阵分割模块，用于提取所有样本中的变异，求取并集，然后合并所有样本，构成矩阵；潜在致病变异挖掘模块，用于在得到的矩阵中提取变异信息进行枚举，评估单个变异和组合双位点变异的致病性，得到潜在致病变异列表；潜在致病变异统计模块，用于统计位点在各个样本、目标基因中的出现情况，并用图标展示。本发明以常见外显子组测序流程处理的输出结果为输入条件，完成数据的整合和基本过滤，通过特效变异筛选算法，给出潜在致病变异的候选集，重解决了高异质性、高突变率、高噪声的测序数据潜在致病变异挖掘问题。
一种基于家系外显子组潜在致病变异检测系统

[发明专利]一种基于纳米孔测序检测基因组结构变异的方法-CN201910786443.0有效
发明人：郑洪坤;王运通;李绪明;邓德晶;梁若冰;王晶 -专利权人：北京百迈客生物科技有限公司
申请日： 2019-08-23 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G16B30/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于纳米孔测序检测基因组结构变异的方法，包括纳米孔测序数据质控并进行基因组mapping；挖掘within‑alignment reads和split reads信息；界定结构变异和分型；多样本数据变异类型整合。本发明方法能够检测突变体和野生型材料的变异、极端抗性材料间的变异、转基因事件检测与插入片段位置查找；还能够针对大样本量结果有机整合，并辅助变异位点的纠正；针对自然资源群体提供丰富的结构变异数据，进行后续GWAS分析；不仅能够检测常见的大片段的结构变异，在嵌合型变异的检测上也有很高的准确性和精确性；同时，针对分型的结构变异所在reads进行聚类，判定结构变异的纯合和杂合。
一种基于纳米孔测序检测基因组结构变异方法

[发明专利]基于低深度基因组测序进行基因分型的方法、装置及其用途-CN201780093812.7在审
发明人：郭瑞东;贾超 -专利权人：深圳华大生命科学研究院
申请日： 2017-09-08 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： C12Q1/6858 文献下载
摘要：其中，该方法包括：(a)对待测样本全基因组进行低深度基因组测序，以便获得由多个测序数据构成的测序结果；(b)针对至少一个已知变异位点，构建所述已知变异位点的参考序列集，所述参考序列集含有所述已知变异位点的变异类型以及所述变异位点的上下游序列；(c)将步骤(a)中所得到的所述测序结果与所述参考序列集进行比对，以便确定各已知变异位点的比对结果，所述比对结果包括测序结果的匹配变异类型以及所述匹配变异类型的匹配次数；以及(d)基于所述比对结果，确定所述已知变异位点的高概率变异类型
基于深度基因组进行基因方法装置及其用途

[发明专利]一种基于测试用例优化的程序变异测试方法及系统-CN202310862152.1在审
发明人：罗秋明;梁子鹏;周池;冯禹洪;毛睿 -专利权人：深圳大学
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开一种基于测试用例优化的程序变异测试方法及系统，涉及变异测试优化领域，获取待测试的程序字节码；生成程序字节码的变异体；获取类型依赖图；类型依赖图包括类型顶点和测试用例顶点，以及顶点之间的有向边；有向边用于连接具有直接依赖关系的顶点；计算类型依赖图中，变异体所属的类型顶点的传递闭包；根据传递闭包，确定与变异体有依赖关系的目标测试用例；调用各目标测试用例对变异体进行变异测试。本发明通过类型依赖图确定变异体有依赖关系的目标测试用例，使得每次验证变异体只需执行关联的测试用例，提高了变异测试效率。
一种基于测试优化程序变异方法系统

[发明专利]生成智能合约测试案例的方法和装置-CN202011054152.1有效
发明人：邬萌;王海军 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种生成智能合约测试案例的方法和装置，该方法包括：首先从当前的测试案例中选取至少一个待变异结构化参数，并保证所选出的待变异结构化参数能够被待测试智能合约中的至少一个接口识别；接着针对每一个待变异结构化参数，得到该待变异结构化参数对应的参数结构；接着针对每一个待变异结构化参数，根据该待变异结构化参数对应的参数结构，对该待变异结构化参数进行变异，获得变异后结构化参数；接着生成包括有各变异后结构化参数的测试案例
生成智能合约测试案例方法装置

[发明专利]一种变异函数探测遥感影像空间格局的方法-CN201310626395.1有效
发明人：郑辉;刘兆礼 -专利权人：中国科学院东北地理与农业生态研究所
申请日： 2013-11-29 - 公布日： 2014-02-26 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：一种变异函数探测遥感影像空间格局的方法。涉及一种变异函数探测遥感影像空间格局的方法。解决利用传统变异函数方法计算全向变异函数时耗费时间长的问题。通过图像预处理、粗化图像、使用变异函数方法计算全部图像得到变异函数曲线图、求变异函数曲线图相邻点变化率，通过变异函数变化率得到地物空间格局的大小。
一种变异函数探测遥感影像空间格局方法

[发明专利]一种基于深度学习的基因组结构变异检测系统及方法-CN202111156180.9有效
发明人：叶凯;蔺佳栋;王松渤;杨晓飞 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G16B20/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的基因组结构变异检测系统及方法，该方法主要包含四个步骤：(1)基于现有序列比对技术，提取结构变异特征序列；(2)利用RGB图像编码结构变异特征序列相似性图像；(3)利用多目标识别框架预测结构变异特征序列相似性图像中包含的结构变异；(4)通过图数据结构系统性的表征复杂结构变异类型。本发明实现了不依靠任何结构变异模型从序列差异编码图像中同时检测简单和复杂结构变异。
一种基于深度学习基因组结构变异检测系统方法

[发明专利]一种基于强化学习的蛋白质进化方法及装置-CN202311172259.X在审
发明人：张强;陈华钧 -专利权人：浙江大学杭州国际科创中心
申请日： 2023-09-12 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种基于强化学习的蛋白质进化方法，方法包括：获取各样本蛋白质的特征信息，根据各样本蛋白质的特征信息构建蛋白质变异生成模型和评估模型；由蛋白质变异生成模型在初始蛋白质基础上得到一组变异蛋白质；每得到一组变异蛋白质，使用评估模型评估最新得到的该组变异蛋白质中各变异蛋白质的适应度，并判断适应度是否满足预设条件；若适应度不满足预设条件，则根据最新得到的该组变异蛋白质中各变异蛋白质的适应度对蛋白质变异生成模型进行强化学习，并由经强化学习后的蛋白质变异生成模型，在最新得到的变异蛋白质基础上得到新的一组变异蛋白质；若适应度满足预设条件，则从最新得到的该组变异蛋白质中得到目标进化蛋白质。
一种基于强化学习蛋白质进化方法装置