基于决策树和神经网络算法的用户界面自动化测试方法与系统

本发明提供了一种基于决策树和神经网络算法的用户界面自动化测试方法与系统，包括以下步骤：S1数据采集与预处理：利用自动化测试工具采集多维度数据，经清洗、去噪、归一化处理后构建训练数据集；S2模型训练：运用决策树、神经网络算法对模型进行深度训练，优化参数配置与结构；S3测试执行：将测试页面特征输入模型，依次输出执行操作并实时对比结果；S4模型更新优化：定期收集新数据，重新训练模型以适应用户界面变化。本发明极大地提升了用户界面测试的效能和精准度，同时有效削减人工干预的程度以及脚本维护所需的成本开销，为用户界面测试领域带来更为高效、可靠且经济的解决方案。