基于SAP项目的自动化测试脚本开发技术研究

以某跨国企业SAP项目为背景,从传统的自动化测试脚本开发技术谈起,重点提出了自己的以数据驱动为模型的新的自动化测试脚 本过程。同时给出了相关的实例作证。最后对自动化测试中对于顺利运行脚本的一些问题进行了小结,并提出目前最新的发展与将来将重点 研究性能测试的脚本开发过程。     

基于模型驱动的功能测试平台研究

研究了基于模型驱动方式自动产生数据用例的功能测试平台,研究测试模型的建立,提出了基于Windows GUI环境下该功能测试的体系结构,分析了其中的测试脚本开发平台,设计并实现了一种基于模型驱动的功能测试的动作捕获与回放技术的原型工具,该工具能生成测试脚本,并能通过运行录制下的测试脚本动态回归测试基于图形用户接口程序,实际应用系统的测试效果验证了该工具的有效性.     

实时嵌入式系统测试脚本模型化研究

为进一步提高实时嵌入式系统仿真测试平台的实时性能,研究分析了仿真模型与测试脚本的关系和特点,提出了脚本模型化的思想,通过将测试脚本转化为模型行为,以取代测试脚本耗时的解释执行机制,加快代码执行速度。基于该思想,为GESTE平台设计了一个脚本转换器,并通过实际测试,定量地对比分析了脚本模型化对代码运行速度的提升。     

基于ANTLR的Web应用测试脚本自动重构方法

Web应用在各个领域得到广泛应用,为保证Web应用程序质量,需要对它进行详尽的测试。基于脚本的自动化测试越来越流行,逐渐的被应用在了Web应用程序测试中。功能测试脚本一般用于Web应用的功能和接口测试,很难发现Web应用中可能存在的缺陷或者性能瓶颈。很多研究人员通过扩展功能测试脚本或者重新编写性能测试脚本来测试Web应用程序的缺陷问题。这种方式效率低下,资源开销大。为此,我们提出了一种基于ANTLR开源库的测试脚本自动重构方法,首先对测试脚本进行优化,加速测试脚本执行速度,然后对测试脚本进行增强,从而构造出一个快速暴露Web应用程序缺陷的性能测试脚本。     

Web应用自动化测试的研究

针对目前Web应用"捕捉/回放"式测试脚本复用率不高的问题,根据Web应用的特性给出了一种基于数据驱动的Web测试框架,并设计了基于XML语言的自动化测试脚本.该测试脚本描述了Web应用行为的多请求/响应的迁移模型,并清晰地定义了外部测试数据避免了数据"硬编码"的缺陷,可对Web应用不同方面(例如功能、性能)上进行测试.开发了一个测试执行的原型工具,它以测试脚本为输入并自动化执行测试用例并生成测试结果.     

测试脚本自动生成器的设计与实现

分析了现有的几种测试脚本生成技术,按照Mosley的同步数据驱动测试框架(CSDDT)框架设计并实现了一个针对面向对象程序的测试脚本生成器,通过实例验证了方法的可行性和工具的有效性,降低了产生测试脚本的工作量,对已知测试脚本产生过程中的弱点有很好的改进作用.生成脚本可以从单元测试开始应用,重用性良好,可同时测试多个类与方法,无须特定脚本开发语言.     

Web Service性能测试的两种测试脚本设计方法

Web Service接口技术越来越广泛地应用到信息系统之中,Web Service接口的性能测试需求也越来越多。给出使用LoadRunner和SOAP UI工具进行Web Service接口性能测试的两种测试脚本设计方法,即Service Call方式的测试脚本设计方法和SOAP方式的测试脚本设计方法。     

基于LoadRunner 的移动终端应用服务器 性能测试脚本设计方法研究

移动终端应用软件除了软件自身性能要求外,对后台服务器的性能也提出了更高要求。本文旨在对基于 LoadRunner 的移动终端应用软件后台服务器的性能测试脚本设计方法进行研究,针对使用LoadRunner 测试工具直接进行录 制脚本存在的问题,提出了基于Fiddler 捕包的脚本设计方法,能很好地适用于基于LoadRunner 的移动终端应用软件后台性能 测试。     

基于LoadRunner的移动终端应用服务器性能测试脚本设计方法研究

移动终端应用软件除了软件自身性能要求外,对后台服务器的性能也提出了更高要求。本文旨在对基于Load Runner的移动终端应用软件后台服务器的性能测试脚本设计方法进行研究,针对使用Load Runner测试工具直接进行录制脚本存在的问题,提出了基于Fiddler捕包的脚本设计方法,能很好地适用于基于Load Runner的移动终端应用软件后台性能测试。     

点评性能测试工具OpenSTA

OpenSTA 是一个免费的、开放源代码的 web 性能测试工具,能录制功能非常强大的脚本过程,执行性能测试。例如虚拟多个不同的用户同时登陆被测试网站。     

结合事件链与事理图谱的脚本事件预测模型

现有脚本事件预测模型在事件表示时未充分考虑各个元素之间的相关性,且不能同时利用事件链和事理图谱中的信息进行事件预测。针对事件表示不全面和信息融合不充分的问题,提出一种结合事件链和事理图谱的脚本事件预测模型ECGNet。将每个事件的各个元素构造成一个短句,使用Transformer编码器捕获元素之间的序列信息,从而获得更准确的事件表示。在此基础上,构建一个长程时序模块（LRTO）学习事件链中的时序信息,同时构建一个全局事件演化模块（GEEP）捕获隐藏在事理图谱中的演化模式,通过门控注意力机制动态融合时序信息和演化模式进行脚本事件预测。基于纽约时报和新浪新闻两个数据集的实验结果表明,ECGNet能够有效融合事件链和事理图谱的信息进行脚本事件预测,与PMI、Bigram、SAM-Net、SGNN等模型相比,其准确率较最优值取得了3%以上的提升。     

基于脚本的千兆位入侵防御开放模型研究

本文着眼于提高入侵防御系统[1]的检测速度和精准度[2],遵循通用入侵检测框架(CIDF)[3]规范,依据基于网络的入侵检测系统(NIPS)的结构要求,依据层次化结构设计的思想,自底向上依次分为数据采集模块、事件生成引擎、策略脚本解释器和入侵防御模块四个部分。最后利用脚本描述,实现一个千兆环境下入侵防御集群开放模型。     

面向交互式动画创作结构化剧本的生成

为了减少传统动画制作中手工劳动,实现高效的动画剧本创作,提出了一种面向交互式动画创作的结构化动画剧本生成模型并加以实现。通过一个实际样例阐述了该模型在剧本生成过程的具体应用,并对其结果进行分析,验证了模型的有效性。     

稀疏活动轮廓扩展形状脚本模型目标检测算法

传统的稀疏活动轮廓模型可以较好地解决目标微小形变情况下的定位问题,但是对训练样本要求比较严格,且在目标发生较大形变情况下采用学习到的可变形模板对目标进行定位会产生一定偏差。针对该问题,提出一种稀疏活动轮廓扩展形状脚本模型的目标检测算法。利用勾画样本通过扩展活动轮廓模型学习到组成目标的可变形形状图案,这些形状图案构成的形状脚本模型能够清晰地定义目标模式;采用递归sum-max maps结构进行搜索,用形状脚本模型匹配测试图像实现目标定位。经过多组实验,结果表明所提算法能较好地解决目标在发生较大形变、存在遮挡以及复杂背景下的定位问题。