公开(公告)号：CN106681917B

公开(公告)日：2019-06-18

申请号：CN201611190341.5

申请日：2016-12-21

Applicant: 南京大学

Inventor： 张瑾玉 ,  夏晨辉 ,  刘寒啸 ,  卢帅 ,  张未波

IPC: G06F11/36

Abstract: 一种基于神经网络的前端自动化评估方法，使用神经网络算法对搜集来的数据进行分析，计算出开发人员在进行前端评估时可能注意的位置，这些位置为存在设计缺陷需要重新设计的部分，将开发人员的评估经验以神经网络为介质存储下来，并利用存储的数据模拟开发人员进行界面的测试，实现自动化评估。本发明将神经网络方法运用于大规模WEB用户行为模拟的过程中，有效的降低了采集训练数据的成本、提高了训练的效率，和保证了用户行为训练成果的复用性。

公开(公告)号：CN106681917A

公开(公告)日：2017-05-17

申请号：CN201611190341.5

申请日：2016-12-21

Applicant: 南京大学

Inventor： 张瑾玉 ,  夏晨辉 ,  刘寒啸 ,  卢帅 ,  张未波

IPC: G06F11/36

CPC classification number: G06F11/3608 ,  G06F11/3684 ,  G06F11/3688

Abstract: 一种基于神经网络的前端自动化评估方法，使用神经网络算法对搜集来的数据进行分析，计算出开发人员在进行前端评估时可能注意的位置，这些位置为存在设计缺陷需要重新设计的部分，将开发人员的评估经验以神经网络为介质存储下来，并利用存储的数据模拟开发人员进行界面的测试，实现自动化评估。本发明将神经网络方法运用于大规模WEB用户行为模拟的过程中，有效的降低了采集训练数据的成本、提高了训练的效率，和保证了用户行为训练成果的复用性。