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申请/专利权人：深圳市金溢科技股份有限公司;南京大学
摘要：本发明实施例公开了基于智能交通模型神经元特性的变异测试方法、装置及计算机设备。所述方法包括：设置深度依赖变异算子；根据所述深度依赖变异算子与已训练的智能交通模型进行模型变异，以得到目标变异模型；获取测试用例；利用所述测试用例输入至已训练的智能交通模型以及目标变异模型，并进行输出结果的分析，以得到分析结果；根据所述分析结果优化已训练的智能交通模型。通过实施本发明实施例的方法可实现有效地模拟各种交通情景下可能出现的异常输入，从而更全面地评估模型的鲁棒性和可靠性，不仅提高了测试的针对性和有效性，而且为智能交通系统的安全运行提供了更强的保障。
主权项：1.基于智能交通模型神经元特性的变异测试方法，其特征在于，包括：设置深度依赖变异算子；根据所述深度依赖变异算子与已训练的智能交通模型进行模型变异，以得到目标变异模型；获取测试用例；利用所述测试用例输入至已训练的智能交通模型以及目标变异模型，并进行输出结果的分析，以得到分析结果；根据所述分析结果优化已训练的智能交通模型。
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百度查询： 深圳市金溢科技股份有限公司 南京大学 基于智能交通模型神经元特性的变异测试方法、装置及计算机设备
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