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公开(公告)号：CN113342661A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110658105.6
申请日：2021-06-11
Applicant: 南京工业大学 , 南京慕测信息科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种面向模型质量优化的AI系统测试数据生成方法，针对原始测试集和由领域专家制定的变异算子库，首先计算原始测试集中数据之间的欧式距离，再以此为基础算得每个数据的平均距离，并将此作为该数据所在区域的数据稀疏程度指标。其次，选取平均距离最大的数据，使用变异算子库中的所有变异算子对其进行迭代变异。最后，对扩增后的测试集进行评估，在符合要求时，作为最终测试集来输出。本发明目的在于解决目前存在的AI系统测试数据少，测试集质量不高的问题。进而提高AI系统中软件测试的充分性，最终实现提高AI系统测试效率、保障AI系统质量的目标。
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