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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
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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11-20 订阅

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详细简洁

排序：

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: CN111783930B

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

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基于树结构的神经网络测试用例生成方法

基于树结构的神经网络测试用例生成方法

引用

作者：吕江花刘铭董铭锋 100191 北京市海淀区学院路37号

本发明提供了一种基于树结构的神经网络测试用例生成方法，用于实现对深度神经网络的白盒测试。本发明方法包括：根据输入样本激活的多层神经元将深度神经网络映射为树结构；设计设计树结构变动的测试指标，衡量输入样本发生变化后对所... 详细信息

标准号: CN115757103A

本发明提供了一种基于树结构的神经网络测试用例生成方法，用于实现对深度神经网络的白盒测试。本发明方法包括：根据输入样本激活的多层神经元将深度神经网络映射为树结构；设计设计树结构变动的测试指标，衡量输入样本发生变化后对所映射的树结构的影响，用于检测测试样本是否合适；构建最大化深度神经网络预测输出的差异和最大化多层神经元覆盖率指标的联合优化函数，随机生成一组输入样本，使用梯度下降算法迭代求解联合优化函数得到梯度信息，根据梯度信息生成所需的测试用例。本发明方法关注不同层之间神经元的关联关系以及整体模型的结构信息，能生成较少且高质量的测试用例，可覆盖大部分训练集状态并激活额外的神经元结构状态。

关键词：树结构神经元输入样本联合优化神经网络梯度信息最大化映射多层激活神经网络测试神经网络预测神经元结构测试白盒测试测试样本测试指标关联关系结构信息随机生成下降算法用例生成整体模型训练集求解迭代构建覆盖率输出衡量检测覆盖

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一种基于图结构的神经网络测试方法

一种基于图结构的神经网络测试方法

引用

作者：吕江花董峰铭刘铭 100191 北京市海淀区学院路37号

本发明提供一种基于图结构的神经网络测试方法，涉及人工智能测评领域，所述方法包括：根据各所述神经元的输出值在对应层级内排名是否处于预设阈值内判断各所述神经元是否处于激活状态；将处于激活状态的各所述神经元抽象为图数据结构... 详细信息

标准号: CN117391151A

本发明提供一种基于图结构的神经网络测试方法，涉及人工智能测评领域，所述方法包括：根据各所述神经元的输出值在对应层级内排名是否处于预设阈值内判断各所述神经元是否处于激活状态；将处于激活状态的各所述神经元抽象为图数据结构，根据处于图数据结构的各所述神经元分别计算神经网络模型的层结构加权覆盖率和图结构数据集结构性变动指标，从而根据上述指标生成所述神经网络模型的测试用例。本申请解决了现有技术中的神经元覆盖率指标没有考虑数据集多样性、激活神经元判定考虑不充分、忽略不同神经元重要性等问题的技术问题，具有更好的适应性和充分性，能够更好地评估深度神经网络模型的质量，提高神经网络模型的鲁棒性和可靠性。

关键词：神经元神经网络模型图数据结构激活状态数据集图结构计算神经网络神经网络测试人工智能覆盖率指标生成层结构充分性结构性鲁棒性测评层级预设加权判定抽象激活多样性测试输出评估申请

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一种基于稳定性变换的深度神经网络测试数据生成方法

一种基于稳定性变换的深度神经网络测试数据生成方法

引用

作者：陈振宇吕军张子杰刘佳玮 518057 广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区高新南九道10号深圳湾科技生态园10栋903A

一种基于稳定性变换的深度神经网络测试数据生成方法，包含图像上传与模型导入模块、拓增数据集生成模块、拓增数据集评估模块和实验结果分析评价模块。在图像上传与模型导入模块，用户上传若干带标签的图像集，并且上传后用户可以预览... 详细信息

标准号: CN111858340A

一种基于稳定性变换的深度神经网络测试数据生成方法，包含图像上传与模型导入模块、拓增数据集生成模块、拓增数据集评估模块和实验结果分析评价模块。在图像上传与模型导入模块，用户上传若干带标签的图像集，并且上传后用户可以预览图片并可以剔除真实标签较为模糊的图像。在拓增数据集生成模块，系统首先会对算子进行单一、基于真实场景的变换，每个像素点都加减β或者每个像素点都乘以恒定参数α，倾斜角度θ应在一个合理的范围;避免进行大面积的卷积操作。在拓增数据集评估模块，系统会运行测试用例生成模块生成的测试数据，并根据运行的最终结果以及中间结果得出该测试用例对应的神经元覆盖率。在实验结果分析评价模块，深度神经网络稳定性测试数据生成技术会统计出所有的对抗样本数目，并对比扩增后的模型训练的准确度与扩增前训练训练的准确度。

关键词：数据集分析评价模块模型导入模块准确度评估模块生成模块数据生成图像上传像素点扩增神经元神经网络测试稳定性测试测试数据恒定参数模型训练神经网络用户上传用例生成预览图片运行测试真实标签真实场景中间结果最终结果图像集算子加减卷积上传剔除样本标签图像覆盖率测试模糊对抗统计

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一种基于边状态的深度神经网络测试充分性的方法

一种基于边状态的深度神经网络测试充分性的方法

引用

作者：王子元钱航 210000 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

本发明公开了一种基于边状态的深度神经网络测试充分性的方法，包括准备待测模型和测试用例；确定神经元状态以及记录神经元状态；确定边的状态并记录边的状态；确定覆盖标准和计算覆盖率并优化模型，本发明为神经网络模型提供了新的测... 详细信息

标准号: CN110110854A

本发明公开了一种基于边状态的深度神经网络测试充分性的方法，包括准备待测模型和测试用例；确定神经元状态以及记录神经元状态；确定边的状态并记录边的状态；确定覆盖标准和计算覆盖率并优化模型，本发明为神经网络模型提供了新的测试指标，有助于测试人员挑选测试用例或提升测试用例数据质量，同时也能为深度学习测试的发展提供帮助。

关键词：神经元状态测试测试用例数据神经网络测试神经网络模型测试指标学习测试优化模型充分性记录边覆盖率覆盖记录帮助

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可迁移图像对抗样本生成与深度神经网络测试方法及系统

可迁移图像对抗样本生成与深度神经网络测试方法及系统

引用

作者：张鹏程任彬吉顺慧蔡涵博肖明轩 210024 江苏省南京市鼓楼区西康路1号

本发明提出了一种可迁移图像对抗样本生成与深度神经网络测试方法及系统，目的是测试深度神经网络模型在真实环境下的鲁棒性。首先收集数据，训练得到与待测试模型功能相同的代理模型。然后生成输入图像样本的多样化近邻样本。在代理模... 详细信息

标准号: CN114741310A

本发明提出了一种可迁移图像对抗样本生成与深度神经网络测试方法及系统，目的是测试深度神经网络模型在真实环境下的鲁棒性。首先收集数据，训练得到与待测试模型功能相同的代理模型。然后生成输入图像样本的多样化近邻样本。在代理模型上得到损失函数相对近邻图像样本的梯度并对梯度进行标准化操作，将梯度的平均作为扰动方向。最后根据动态约束对不符合约束条件的像素值进行裁剪。重复上述步骤达到最大的迭代次数，得到可迁移图像对抗样本，使用这些样本对待测试模型进行测试。该方法通过近邻图像样本的多样化、梯度标准化和动态约束生成对样本的生成方法进行创新，在提升可迁移图像对抗样本生成成功率的同时提升生成图像的质量。

关键词：样本测试模型代理模型动态约束图像样本样本生成迁移图像对抗标准化神经网络测试神经网络模型测试生成图像收集数据输入图像损失函数约束条件真实环境扰动鲁棒性迭代像素裁剪成功率重复

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模型状态差分的深度神经网络测试用例生成方法

模型状态差分的深度神经网络测试用例生成方法

引用

作者：罗森林沈宇辉潘丽敏郝靖伟王逸洲 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

本发明涉及一种模型状态差分的深度神经网络测试用例生成方法，属于计算机与信息科学技术领域。本发明首先利用特征热力图表征现有测试用例所触发的模型状态；然后对模型状态聚类分析，选取能够触发新神经元状态的用例作为生成新测试用... 详细信息

标准号: CN115080383A

本发明涉及一种模型状态差分的深度神经网络测试用例生成方法，属于计算机与信息科学技术领域。本发明首先利用特征热力图表征现有测试用例所触发的模型状态；然后对模型状态聚类分析，选取能够触发新神经元状态的用例作为生成新测试用例的模板；之后利用特征热力图差分结果确定用例特征的高覆盖率变换方向，以此为指导对差分结果进行像素级或区域级变换，构建新测试用例；最后利用新用例进行缺陷检测并计算其覆盖率，保留有助于覆盖率提升的用例用于后续迭代。本发明针对现有方法缺乏高覆盖率变换方向指导，运行效率和生成的测试用例质量低的问题提供了一种解决方案，生成的测试用例能够有效提升测试全面性，触发模型潜在缺陷。

关键词：测试模型状态触发高覆盖率神经网络测试信息科学技术神经元状态覆盖率方向指导后续迭代结果确定聚类分析潜在缺陷缺陷检测问题提供用例生成运行效率全面性像素级构建热力计算机保留

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一种基于边状态的深度神经网络测试充分性的方法

一种基于边状态的深度神经网络测试充分性的方法

引用

作者：王子元钱航 210000 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

标准号: CN110110854B

关键词：神经元状态测试测试用例数据神经网络测试神经网络模型测试指标学习测试优化模型充分性记录边覆盖率覆盖记录帮助

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基于可变强度组合测试的深度神经网络测试充分性方法

基于可变强度组合测试的深度神经网络测试充分性方法

引用

作者：王子元陈炎杉 210000 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

本发明公开了一种基于可变强度组合测试的深度神经网络测试充分性方法，利用可变强度组合测试技术，根据模型权重对深度神经网络中的神经元进行关系抽取，提取不同强度的神经元组合，根据神经元组合中神经元激活状态，评估神经网络中的... 详细信息

标准号: CN110135558A

本发明公开了一种基于可变强度组合测试的深度神经网络测试充分性方法，利用可变强度组合测试技术，根据模型权重对深度神经网络中的神经元进行关系抽取，提取不同强度的神经元组合，根据神经元组合中神经元激活状态，评估神经网络中的神经元激活状态覆盖情况；根据计算出的覆盖率来评估模型测试充分性。本发明既有效缩减了神经元状态空间，还根据不同的作用关系抽取对应的神经元组合，进行覆盖率计算。如果测试用例可以达到较高的覆盖率，那么测试用例的充分性便可以得到更好的证明，也就可以提升测试准则的科学性和可信度。

关键词：神经元充分性神经元激活状态神经网络组合测试可变覆盖率测试神经网络测试神经元状态测试准则关系抽取评估模型作用关系可信度权重抽取评估覆盖

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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: CN110503198A

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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