一种基于人工智能的软件高效测试方法及系统

本发明公开了一种基于人工智能的软件高效测试方法及系统，方法包括：采集待测试软件多运行场景下的静态代码、动态运行轨迹等多模态特征数据并结构化封装；构建多模态特征融合模型，挖掘模态间关联生成融合特征向量；基于模型‑Based测试框架，结合融合特征向量生成初始测试用例集；引入多目标决策算法，依据测试覆盖度等参数优化筛选测试用例；执行优化后的测试用例，采集数据并识别异常及缺陷；结合融合特征向量定位缺陷位置及影响范围。系统包含多模态特征数据采集与封装单元、多模态特征融合处理单元等6个单元，各单元依次连接。该方法及系统通过多模态特征深度融合、测试用例优化及步骤细化，提升测试效率与精准度。