考虑神经元重要性的深度学习系统模糊测试方法及系统

本发明公开了考虑神经元重要性的深度学习系统模糊测试方法及系统，属于人工智能技术领域，该方法将深度学习神经网络建模为权重有向复杂网络，通过计算节点中心性度量并利用动态自适应图卷积注意力融合框架综合评估神经元重要性，识别关键神经元。以关键神经元覆盖率为测试准则，结合动态种子选择与变异策略生成测试样本，有效平衡测试充分性与测试成本。本发明能够高效识别深度学习系统的潜在缺陷，显著提升模糊测试的效率和覆盖率，适用于大规模深度学习模型的测试与验证。