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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利基于决策树的自动测试向量生成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：CN119780685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510294397.8，技术领域涉及：G01R31/3183；该发明授权基于决策树的自动测试向量生成方法及系统是由严大鹏;冒邓捷;雷鸣飞;黄海平;王子轩;郭静静;蔡志匡设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于决策树的自动测试向量生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于决策树的自动测试向量生成方法及系统，该方法首先提取待测电路的节点特征数据，然后利用训练好的决策树模型得到计算每个逻辑门的回溯置信度，回溯置信度是决策树模型对逻辑门在回溯路径中成功传播故障的预测概率值；最后选择回溯置信度高的逻辑门作为节点添加到回溯路径中，根据回溯路径生成测试向量。本发明能够有效减少测试向量的数量，降低故障检测的时间复杂度，解决了传统方法中回溯频率高、资源消耗大及噪声数据干扰等问题。

本发明授权基于决策树的自动测试向量生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于决策树的自动测试向量生成方法，其特征在于，包括如下步骤： 提取待测电路的节点特征数据，利用训练好的决策树模型得到计算每个逻辑门的回溯置信度，回溯置信度是决策树模型对逻辑门在回溯路径中成功传播故障的预测概率值；选择回溯置信度高的逻辑门作为节点添加到回溯路径中，根据回溯路径生成测试向量； 其中，决策树模型的训练方法包括： 解析电路网表文件，提取回溯过程中回溯路径上的节点特征数据，对回溯路径添加真实标签，建立电路特征数据集；建立决策树模型，将所述电路特征数据集输入决策树模型中进行训练和验证，得到每个节点的预测标签； 将所述电路特征数据集输入决策树模型中进行训练和验证，得到每个节点的预测标签的方法包括： 参数初始化，递归构建树结构，递归划分叶节点以及存储节点信息； 遍历样本和索引叶节点，根据负指数损失函数计算类别分布的预测结果； 计算每个节点的风险减少量，衡量树对输入特征的依赖程度； 其中，叶节点的递归划分的表达式如下： ； D表示当前节点上的样本集合，S表示父节点上的样本集合，表示集合S的纯度或不纯度度量，表示满足的样本子集，表示满足的样本子集，表示子集的纯度或不纯度度量，表示子集的纯度或不纯度度量： 其中，计算类别分布的表达式如下： ； 表示第类的概率分布，表示第类标签的数值，表示模型预测的置信度或输出值，表示鲁棒性参数，表示所有类别的集合： 其中，计算风险减少量的表达式如下： ； 表示当前节点的风险值，表示左子节点的风险值，表示右子节点的风险值，表示风险减少的最小阈值。

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