一种基于卷积神经网络的CPS模糊测试方法[发明专利]

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专利内容由知识产权出版社提供

专利名称：一种基于卷积神经网络的CPS模糊测试方法专利类型：发明专利

发明人：杨顺昆,杨冬丽,苟晓冬,李红曼申请号：CN2020101830.8申请日：20200706公开号：CN111814870A公开日：20201023

摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的CPS模糊测试方法，该方法使用卷积神经网络对大量CPS数据语义信息进行提取和学习，学习正常数据及各种故障数据的特征，通过建立卷积神经网络模型来拟合数据和特征之间的关系，使用随机梯度下降法对模型进行训练、验证和测试；当对CPS进行故障测试时，将被测CPS的故障数据输入卷积神经网络模型，预测可能的故障类型及故障概率，并基于模型处理后的结果有方向性的指导模糊器产生更有效的测试数据。该方法使整个测试过程更加智能高效，测试过程更加具有指导性，减少测试过程中的盲目性、随机性和重复性，可大大提高测试效率，降低测试成本。

申请人：北京航空航天大学

地址：100191 北京市海淀区学院路37号

国籍：CN

代理机构：北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙)

代理人：曹鹏飞

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