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申请/专利权人：四川启明芯智能科技有限公司

摘要：本发明公开了一种多业态综合管理系统的自动化验证方法，属于大数据管理领域，包括以下步骤：基于应用的业态场景搭建验证环境；提取业态场景的关键特征；建立若干不同的用户角色，生成用户角色与不同硬件设备、软件模块之间的通信通道，用户行为特征与验证干扰源进行融合，生成验证信息；利用验证信息生成测试脚本，硬件设备和软件模块执行测试脚本的指令，生成测试脚本验证后的运行状态和影响权重；根据硬件设备和软件模块的运行状态和影响权重对多业态综合管理系统的稳定性进行评估。通过搭建实时的业态场景对多业态综合管理系统进行实时验证，在测试过程中实现对软件模块和硬件设备的全方位、多模式的测试，大大提高了验证效率和准确性。

主权项：1.一种多业态综合管理系统的自动化验证方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于多业态综合管理系统应用的业态场景搭建验证环境，验证环境包括硬件设备、软件模块和网络环境；S2：提取业态场景的关键特征，包括硬件设备和软件模块的理想运行状态、用户行为对于不同硬件设备和软件模块的理想影响权重、验证干扰源和用户行为特征；S3：建立若干不同的用户角色，设置不同用户角色在多业态综合管理系统中的权限，生成用户角色与不同硬件设备、软件模块之间的通信通道，且用户角色生成不同的用户行为特征，用户行为特征与验证干扰源进行融合，生成验证信息；S4：利用验证信息生成测试脚本，通过对应的通信通道输入硬件设备、软件模块内，硬件设备和软件模块执行测试脚本的指令，生成硬件设备和软件模块的运行状态、以及测试脚本对硬件设备和软件模块的影响权重；S5：根据硬件设备和软件模块的运行状态和影响权重对多业态综合管理系统的稳定性进行评估；所述步骤S5包括：S51：根据硬件设备和软件模块在测试脚本验证前、后的运行状态、以及对硬件设备和软件模块的影响权重计算多业态综合管理系统的稳定性评估系数p： ；其中，i为多业态综合管理系统中硬件设备的编号，n为硬件设备的总量，Zi为硬件设备i的规范修正因子，分别为硬件设备i在测试脚本验证前、后的运行状态，分别为测试脚本验证前、后对硬件设备i的影响权重，为硬件设备i的误差系数，j为多业态综合管理系统中软件模块的编号，m为软件模块的总量，分别为软件模块j在测试脚本验证前、后的运行状态，分别为测试脚本验证前、后对软件模块j的影响权重，为软件模块j的误差系数；S52：设置稳定性评估系数的阈值p阈值，若，则验证通过，多业态综合管理系统稳定性高，若，则验证失败，多业态综合管理系统稳定性差；所述生成验证信息的方法为：S31：根据用户行为特征提取不同的行为特征标签，将行为特征标签转化成行为特征信号，计算行为特征信号针对不同硬件设备的影响权重，为行为特征信号u对第i个硬件设备的控制系数，为第i个硬件设备在全部业态场景下的控制系数，u为行为特征信号的编号；S32：计算用户行为特征中包含的所有行为特征信号对硬件设备总影响权重，第u个行为特征信号对硬件设备的影响权重，N为行为特征信号的数量；S33：建立用户行为特征数据库，统计历史所有用户角色使用过的历史用户行为特征，重复步骤S31-S32，计算用户行为特征数据库中每个历史用户行为特征对硬件设备的总影响权重，得到总影响权重的数据组，KM为第M个历史用户行为特征对硬件设备的总影响权重，M为用户行为特征数据库中的历史用户行为特征数量；S34：计算总影响权重K与数据组中每个总影响权重KM的差值，筛选出与总影响权重K差值最大的总影响权重，，为数据组中总影响权重的编号；S35：将总影响权重对应的历史用户行为特征作为验证干扰源，并生成干扰行为特征信号随机插入到用户行为特征的行为特征信号中，形成验证信息；所述生成测试脚本的方法为：S41：将验证信息中所有的干扰行为特征信号和行为特征信号均作为信息因子，每个信息因子进行串联形成信息串；S42：在信息串中随机抽取若干信息因子作为信息基准，建立其余信息因子与每个信息基准之间的映射函数，得到信息串序列，为信息基准的位置标签，为其余信息因子的位置标签；S43：将信息串序列中的所有信息基准和映射函数作为测试脚本输入到服务器中，服务器对信息基准和映射函数进行解析，得到解析的行为特征信号分配给硬件设备，硬件设备和其内搭载的软件模块执行解析的行为特征信号的指令。

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