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1.
针对为数较多的测试用例增加了回归测试成本的问题,提出一种基于弱变异准则的测试用例约简方法。首先,基于弱变异准则获得测试用例和变异分支关系矩阵;然后,重复约简4种无效测试需求和子集测试用例;最后,结合人工鱼群算法选择当前最优测试用例,并且交替执行简化和测试用例选择操作直至覆盖所有测试需求。该方法针对6个经典程序与贪心算法和HGS算法相比,基于弱变异准则并且不改变或稍微改变变异评分的条件下,约简率分别提高了73.4%和8.2%,且耗时分别降低了25.3%和56.1%。实验结果表明,所提方法在回归测试中可有效约简测试用例,降低测试代价。 相似文献
3.
针对传统的变强度组合测试方法对系统中各因素之间的约束关系考虑不足,从而可能导致测试用例冗余的问题,论文提出了一种基于one-Test-at-a-time策略的变强度组合测试用例集生成算法,该算法充分考虑了因素间的约束关系,从而在一定程度上减少了测试用例集的规模。最后通过实验验证了算法的可行性和有效性。 相似文献
4.
孙家泽 《西安邮电学院学报》2007,12(3):14-16
介绍一种基于CDMA2000分组数据网络和GPS全球定位系统的多功能车载台的设计和实现方案,阐述了系统的原理并详细给出车载台的软硬件实现方法。此车载台具有“永远在线”、大数据量,实时通讯等优点。 相似文献
5.
深度神经网络(DNN)在许多深度学习关键系统如人脸识别、智能驾驶中被证明容易受到对抗样本攻击,而对多种类对抗样本的检测还存在着检测不充分以及检测效率低的问题,为此,提出一种面向深度学习模型的对抗样本差异性检测方法。首先,构建工业化生产中常用的残差神经网络模型作为对抗样本生成与检测系统的模型;然后,利用多种对抗攻击攻击深度学习模型以产生对抗样本组;最终,构建样本差异性检测系统,包含置信度检测、感知度检测及抗干扰度检测三个子检测系统共7项检测方法。在MNIST与Cifar-10数据集上的实验结果表明,属于不同对抗攻击的对抗样本在置信度、感知度、抗干扰度等各项性能检测上存在明显差异,如感知度各项指标优异的对抗样本在置信度以及抗干扰度的检测中,相较于其他类的对抗样本表现出明显不足;同时,证明了在两个数据集上呈现出差异的一致性。通过运用该检测方法,能有效提升模型对对抗样本检测的全面性与多样性。 相似文献
6.
孙家泽 《西安邮电学院学报》2012,17(2):71-74,79
针对组合测试用例约简问题,提出一种基于程序不变量的两两覆盖组合测试用例约简方法。首先用组合测试用例生成算法对被测程序一次生成一个组合测试用例,然后根据该组合测试用例提取被测程序的程序不变量来决定该测试用例的取舍。典型案例实验表明该方法能有效地对组合测试用例集进行约简,可降低测试用例的数量,提高测试用例的质量。 相似文献
7.
测试数据生成是组合软件测试的重要部分,生成高质量的测试数据对于软件测试具有重要意义.针对两两组合测试数据生成问题,结合传统遗传算法,加入了精英策略和自适应变异概率,提出了DM-GA( dynamic mutation rates-genetic algorithm)算法,改善了传统遗传算法容易陷入局部最优以及收敛速度慢等不足,并取得了良好的效果.实验结果表明DM-GA算法可以作为一种较理想的两两组合测试数据生成方法. 相似文献
8.
为了获取组合测试中适应值函数所需要覆盖率、测试运行代价等信息,设计实现了基于嵌入式软件源代码插桩的指标获取方案。该方案使用交叉开发环境,完成了对源代码语法、词法分析,插桩库和插桩策略的制定,目标机/宿主机通讯方式设计,获得了语句覆盖率、分支覆盖率、运行时间、被测程序程序复杂度等关键指标,并以图表的方式提供统计结果,为组合测试设计适应值函数,进行测试用例约减提供了依据。 相似文献
9.
针对Web应用测试用例生成过程中导航图规模过大以及存在冗余测试路径的问题,提出了一种基于Selenium页面对象设计模式和图遍历算法的Web应用测试用例生成方法。首先,通过将原始页面对象进行分类,以导航页面对象类为节点、导航方法为迁移边构建页面对象导航图;其次,结合图的最短路径算法提出了一种页面对象图算法(POGA)来遍历导航图以生成测试路径集;最后,提取测试路径,利用Faker生成模拟数据,进一步生成可以直接执行的测试用例。实验结果表明:与爬取Web应用生成导航图的规模相比,该方法约简率约为89%;与基于状态迁移生成Web应用测试用例的方法相比,该方法减小了冗余和不可行路径的数量,并进一步提高了页面对象的复用率和测试用例的可维护性。 相似文献
10.
针对测试用例自动化生成技术中效率较低的问题,尝试引入新的细菌觅食算法,并结合测试用例生成问题提出了一种基于细菌觅食算法的改进算法(IM-BFOA)。IM-BFOA首先采用Kent映射来增加细菌的初始种群和全局搜索的多样性,其次针对算法中趋化阶段的步长进行自适应设计,使其在细菌趋化过程中更加合理化,并通过实验仿真验证其合理性,最后根据被测程序构造适应度函数来加速测试数据的优化。实验结果表明,与遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)算法和标准细菌觅食优化算法(BFOA)相比,该算法在保证覆盖率的前提下,在迭代次数和运行时间方面都是较优的,可有效提高生成测试用例的效率。 相似文献