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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

52 篇 专利
1 篇 学位论文
1 篇 会议

馆藏范围

54 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

2 篇 工学
- 2 篇 控制科学与工程
- 2 篇 计算机科学与技术...
- 2 篇 软件工程
2 篇 管理学
- 2 篇 管理科学与工程(可...
1 篇 军事学
- 1 篇 军事装备学

主题

2 篇 神经网络测试
1 篇 模糊测试
1 篇 测试用例生成
1 篇 神经元覆盖率
1 篇 变异测试
1 篇 智能决策算法
1 篇 大型语言模型

机构

5 篇 南京大学
4 篇 南京邮电大学
3 篇 清华大学
3 篇 北京理工大学
2 篇 天航长鹰科技有限...
2 篇 桂林电子科技大学
2 篇 天津大学
2 篇 北京航天计量测试...
2 篇 北京红云智胜科技...
2 篇 中国人民解放军战...
2 篇 江苏永钢集团有限...
2 篇 南京航空航天大学
2 篇 电子科技大学
2 篇 北京航空航天大学
2 篇 平安科技有限公司
1 篇 广州大学
1 篇 国家电网有限公司
1 篇 江苏大学
1 篇 南瑞集团有限公司
1 篇 西门子股份公司

作者

6 篇 王子元
4 篇 钱航
4 篇 陈炎杉
4 篇 陈振宇
2 篇 刘斌
2 篇 田飞
2 篇 贾昌贵
2 篇 陈东浩
2 篇 杨宾
2 篇 张珂孟
2 篇 于宏毅
2 篇 李孝攀
2 篇 蒋鹏
2 篇 刘一礼
2 篇 陈立峰
2 篇 丁亦嘉
2 篇 王夏菁
2 篇 杨平
2 篇 乔冠超
2 篇 马锐

语言

54 篇 中文

检索条件"主题词=神经网络测试"

共 54 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

神经网络测试方法、装置、设备及存储介质

神经网络测试方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：张超汪嘉来李琦 100084 北京市海淀区双清路30号清华大学清华园北京100084-82信箱

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种神经网络测试方法、装置、设备及存储介质。方法包括：获取初始测试例，以及获取初始测试例对应的连续扰动；将连续扰动添加至初始测试例，获得扰动测试例；将扰动测试例输入需要测试的目标神经... 详细信息

标准号: CN115374898B

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种神经网络测试方法、装置、设备及存储介质。方法包括：获取初始测试例，以及获取初始测试例对应的连续扰动；将连续扰动添加至初始测试例，获得扰动测试例；将扰动测试例输入需要测试的目标神经网络模型，获得目标神经网络模型输出的至少一个决策的决策置信度；根据决策置信度，获取目标神经网络模型对应的错误测试例。本发明用以解决现有技术中神经网络测试时效率较低且成本较高的缺陷，减少对目标神经网络的访问次数，提升测试效率，降低测试成本。

关键词：测试目标神经神经网络测试连续扰动网络模型扰动置信度计算机技术领域神经网络模型决策测试成本测试效率存储介质错误测试获取目标输出网络访问

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神经网络测试方法、装置、设备及存储介质

神经网络测试方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：张超汪嘉来李琦 100084 北京市海淀区双清路30号清华大学清华园北京100084-82信箱

标准号: CN115374898A

来源：评论

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一种基于流形的深度神经网络测试输入选择方法

一种基于流形的深度神经网络测试输入选择方法

引用

作者：张天潘敏学许正锋李重 210093 江苏省南京市鼓楼区汉口路22号

本发明公开了一种基于流形的深度神经网络测试输入选择方法，包括：输入一个深度神经网络模型，该深度神经网络的训练输入数据，训练输入数据标签，候选的一系列测试输入数据，测试输入数据标签(可选)，子集选择比例作为方法的输入；设... 详细信息

标准号: CN117251708A

本发明公开了一种基于流形的深度神经网络测试输入选择方法，包括：输入一个深度神经网络模型，该深度神经网络的训练输入数据，训练输入数据标签，候选的一系列测试输入数据，测试输入数据标签(可选)，子集选择比例作为方法的输入；设计基于流形对深度神经网络每个测试输入数据的分类类别概率进行校正计算的方法；设计根据校正之后的类别概率计算每个测试输入数据的不确定度并结合不确定度优先排序得到初始选择集的方法；设计基于流形对初始选择集进行冗余删减得到最终选择集的方法；设计基于候选测试输入特征矩阵降维聚类后的结果进行最终选择集评估的方法。

关键词：测试输入数据流形不确定度神经网络标签神经网络测试神经网络模型分类类别矩阵降维类别概率输入特征输入选择校正计算优先排序子集选择冗余聚类可选校正测试概率评估

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一种基于多样性的深度神经网络测试用例选择方法

一种基于多样性的深度神经网络测试用例选择方法

引用

作者：冯洋高新宇张亦弛尹伊宁刘子夕陈振宇 210023 江苏省南京市鼓楼区汉口路22号

本发明公开一种基于多样性的深度神经网络测试用例选择方法，属于软件测试与测试用例选择领域。该方法包括：针对未标注测试用例的不确定性和故障方向，将输出向量转换为几个间隔，所述间隔的大小和位置反映模型的不确定性和测试用例的... 详细信息

标准号: CN117194262A

本发明公开一种基于多样性的深度神经网络测试用例选择方法，属于软件测试与测试用例选择领域。该方法包括：针对未标注测试用例的不确定性和故障方向，将输出向量转换为几个间隔，所述间隔的大小和位置反映模型的不确定性和测试用例的故障模式的信息；根据获得的待测试模型的不确定性和测试用例的故障模式的信息定义基于方向性和不确定性的故障模式和测试集故障模式的计算方法；提出相合度度量来度量候选测试集和已选择的测试集之间的模式差异；基于故障模式和相合度度量，提出基于测试多样性的测试数据选择方法ATS，适应地选择测试数据多样的测试用例子集。本发明解决了基于深度学习的软件中的测试数据预言难获取问题。

关键词：故障模式不确定性测试测试集度量测试数据多样性测试用例选择神经网络测试测试模型模式差异软件测试输出向量选择测试用例选择子集标注转换学习

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基于多目标优化的深度神经网络测试图片选择方法与系统

基于多目标优化的深度神经网络测试图片选择方法与系统

引用

作者：黄志球郝耀李伟湋 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号南京航空航天大学

本发明公开了一种基于多目标优化的深度神经网络测试图片选择方法与系统，用来提升图像识别系统的准确性。本发明首先收集不同应用场景下的图片测试数据作为预训练的图像识别模型的原始图片测试集。然后根据图片测试集大小设计图片测试... 详细信息

标准号: CN116403067A

本发明公开了一种基于多目标优化的深度神经网络测试图片选择方法与系统，用来提升图像识别系统的准确性。本发明首先收集不同应用场景下的图片测试数据作为预训练的图像识别模型的原始图片测试集。然后根据图片测试集大小设计图片测试子集选择个体，并设计图片测试子集的不确定性和多样性两个指标，使用多目标优化算法NSGA‑II来对问题求解，最终得到Pareto最优解集。最后根据Pareto最优解集获得最优图片测试子集，对预训练的图像识别模型进行重训练，以提高模型的准确性。本发明引入了图片测试子集的不确定性和多样性两个指标，使得模型在重训练的时候可以学习到更多样化的特征，从而取得更好的重训练效果，更大限度地提升图像识别系统的质量。

关键词：测试子集重训练图像识别系统不确定性图像识别测试集图片多目标优化算法多样性神经网络测试多目标优化测试数据图片选择问题求解应用场景原始图片引入学习

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一种变异分数引导的深度神经网络测试用例生成方法

一种变异分数引导的深度神经网络测试用例生成方法

引用

作者：杨秋辉刘盈盈 610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24号

本发明针对深度神经网络的测试用例生成问题，首先，利用变异工具生成变异算子，计算原始测试集变异分数，并筛选出变异分数未达阈值的变异算子。然后，利用排序函数对原始测试集进行排序，得到排序序列。从序列中依次选择待扰动图像，... 详细信息

标准号: CN117472781A

本发明针对深度神经网络的测试用例生成问题，首先，利用变异工具生成变异算子，计算原始测试集变异分数，并筛选出变异分数未达阈值的变异算子。然后，利用排序函数对原始测试集进行排序，得到排序序列。从序列中依次选择待扰动图像，生成遮蔽图像集合，统计出每个像素在变异模型上的频谱信息。最后，利用频谱信息计算像素可疑度，使用梯度上升算法进行逐像素扰动，以获得增强测试集。该方法以变异分数为目标，生成的测试用例具有较优的检错能力，有助于在深度神经网络测试中提升模型的鲁棒性与可靠性，具有高效、实用等特点。

关键词：变异算子频谱信息原始测试像素测试用例生成神经网络测试变异模型工具生成排序函数排序序列神经网络图像集合像素扰动依次选择测试集可疑度鲁棒性扰动检错遮蔽算法排序筛选图像测试统计

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获取神经网络测试报告的方法、装置、设备和存储介质

获取神经网络测试报告的方法、装置、设备和存储介质

引用

作者：尤亮升 518033 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼

本申请涉及页面智能决策领域，提供了获取神经网络测试报告的方法、装置、设备和存储介质，方法包括：获取特征数据。将所述特征数据以及特征输入至第一神经网络，通过第一神经网络的代价函数训练所述第一神经网络模型，以得到模型参数... 详细信息

标准号: CN110503198B

本申请涉及页面智能决策领域，提供了获取神经网络测试报告的方法、装置、设备和存储介质，方法包括：获取特征数据。将所述特征数据以及特征输入至第一神经网络，通过第一神经网络的代价函数训练所述第一神经网络模型，以得到模型参数w。根据w对所述特征数据进行降维，以获得降维后的特征数据。将所述降维后的特征数据输入至第二神经网络。获取所述第二神经网络参数的变化状态信息，以及执行状态信息。将所述变化状态信息以及所述执行状态信息汇总成日志，根据所述日志生成测试报告。产生的监控报告更好的监控到参数的变化以及检测训练错误的环节，更好的根据参数的变化调整神经网络模型的超参数，获得符合需求的神经网络模型超参数。

关键词：特征数据神经网络模型神经网络降维变化状态信息神经网络参数神经网络测试变化调整测试报告存储介质代价函数监控报告模型参数日志生成特征输入智能决策日志页面监控检测申请环节

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一种基于路径状态的神经网络测试充分性评估方法

一种基于路径状态的神经网络测试充分性评估方法

引用

作者：陈振宇王栋王子元陈炎杉钱航 210093 江苏省南京市鼓楼区汉口路22号南京大学软件学院923

本发明提供了一种基于路径状态的神经网络测试充分性评估方法，包括下列步骤：1)模型抽象，获取模型隐藏层结构信息；2)获取数据集在模型运行中的隐藏层神经元信息，整合测试数据路径覆盖情况；3)选择覆盖指标，计算数据集路径覆盖率；4... 详细信息

标准号: CN111783930A

本发明提供了一种基于路径状态的神经网络测试充分性评估方法，包括下列步骤：1)模型抽象，获取模型隐藏层结构信息；2)获取数据集在模型运行中的隐藏层神经元信息，整合测试数据路径覆盖情况；3)选择覆盖指标，计算数据集路径覆盖率；4)选定阈值，评估神经网络的测试集上的充分性。本发明提供了一套系统的基于路径状态的数据集测试充分性评估方法，根据神经网络的结构特征，将传统测试方法在深度学习领域迁移，为神经网络模型的测试提供了新的评估指标，有助于开发人员和测试者进行模型的优化和数据集的筛选以及其质量的提升，同时促进了深度学习测试领域的发展。

关键词：充分性路径状态神经网络数据集隐藏层测试评估神经元神经网络测试神经网络模型传统测试获取数据计算数据结构信息评估指标数据路径学习测试整合测试测试集覆盖迁移抽象筛选覆盖率优化开发学习

来源：评论

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一种基于要素分解的神经网络测试充分性评估方法

一种基于要素分解的神经网络测试充分性评估方法

引用

作者：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 100076 北京市丰台区南大红门路1号

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... 详细信息

标准号: CN116756051A

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。

关键词：充分性神经网络测试分解人工智能技术测试白盒测试测试参数测试要素黑盒测试决策逻辑神经网络有效评价指标计算指标评价解释性可视化聚类突变牵引直观融合评估支撑

来源：评论

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一种基于要素分解的神经网络测试充分性评估方法

一种基于要素分解的神经网络测试充分性评估方法

引用

作者：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 100076 北京市丰台区南大红门路1号

标准号: CN116756051B

来源：评论

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