基于扩展有限状态机的一致性测试例生成研究

本文主要讨论基于扩展有限状态机的一致性测试例的生成方法,研究一种动态选择与自动机相结合的一致性测试集的生成技术,该技术可以对测试集进行有效优化,并能提高生成测试集的覆盖率。     

基于通信扩展有限状态机的测试集生成技术

在协议一致性测试中,选择恰当的测试例至关重要。文章介绍协议一致性测试的基本概念及有限状态机和扩展有限状态机的测试模型,重点探讨基于通信扩展有限状态机的测试集生成技术。     

含自发事件的协议一致性测试例的生成

目前有许多基于有限状态机生成一致性测试序列的方法,但是这些方法还不能应用于含有自发事件的有限状态机。文中对UIO方法加以补充,使之适用于含自发事件的有状态机,并已将该方法应用于OSPF协议的一致性测试。     

基于CFSM的一致性测试序列生成方法

本文采用通信有限状态机模型描述通信协议,基于通信有限状态机模型提出了协议一致性测试的测试序列生成方法,解决了构件化协议的测试序列生成的问题。本文实现了测试序列的生成算法,通过实例说明了采用测试序列生成算法生成了比传统算法更少的测试序列。同时本算法还可以用于多层协议测试。     

基于CFSM的一致性测试序列生成方法

本文采用通信有限状态机模型描述通信协议,基于通信有限状态机模型提出了协议一致性测试的测试序列生成方法,解决了构件化协议的测试序列生成的问题。本文实现了测试序列的生成算法,通过实例说明了采用测试序列生成算法生成了比传统算法更少的测试序列。同时本算法还可以用于多层协议测试。     

基于扩展有限状态机测试序列生成方法研究

扩展有限状态机是对有限状态机的扩展,由于引入了变量、状态迁移的前置条件以及状态迁移所引起的操作,它的测试序列存在可执行性问题。讨论了基于扩展有限状态机的测试序列生成方法的主要特点及局限性,指出了有待进一步研究的若干问题。     

基于扩展有限状态机测试中测试输入数据自动选取的研究

扩展有限状态机(EFSM)模型是有限状态机(FSM)模型的一个扩展，它在FSM模型的基础上增加了变量、操作以及状态迁移的前置条件，通过EFSM我们可以更加精确地刻画软件系统的动态行为．基于EFSM的测试可以应用到许多领域，因此具有重要的研究价值和实际意义．许多研究人员已经提出了基于FSM测试的测试输入序列的构造方法，但基于EFSM的测试与FSM相比由于变量和状态迁移的前置条件的引入，增加了构造其测试输入的复杂性．我们认为基于EFSM测试的测试输入应该包含两个部分：即测试输入序列以及该输入序列上包含的输入变量的确定值(测试输入数据)．手工选取这些测试数据的工作十分繁琐，极大地增加了测试的花费，因此自动选取这些测试数据可以大大提高实际测试工作的效率．该文提出一种基于EFSM测试的测试数据自动选取方法，该方法利用两个关键的步骤：①区间削减和②分段梯度最优下降算法来自动选取测试数据．实验表明利用该方法可以自动选取大部分的测试数据，并且收敛速度较快；在某些无法得到确定解的情况下，区间削减也可以为测试人员提供一个较小的输入变量取值区间，方便了测试人员从中手工选择测试数据．     

基于扩展有限状态机的协议测试集生成研究

与其他测试方法相比,主要解决了自动生成可执行测试序列的问题.首先介绍现有的基于扩展有限状态机的测试生成算法,这些算法虽然结合了控制流和数据流的测试,但是并没有解决测试序列的可执行问题.重点解决了包含有影响循环测试序列的可执行性问题,并通过预先发现循环的中断条件而减少不可用的测试路径的产生.另外,给出了算法的详细说明.     

通信协议一致性测试序列自动生成算法研究

在通信协议的一致性测试领域中,自动生成满足测试需要的一致性测试序列一直是该领域研究的一个重要问题.在对两种基于UIO序列的通信协议的一致性测试序列的自动生成算法进行了研究和比较后,分析了这两种算法各自的测试序列的生成过程及优缺点.实验结果表明,将这两种测试序列的生成算法相结合,能够对通信协议的控制流部分进行充分的测试,使生成的测试序列具有比较高的错误覆盖率,从而提高了一致性测试的效率.     

一种高效的网络协议一致性测试生成方法

本文基于ＵＩＯ序列提出一种新的协议一致性测试生成方法－叠加回路方法，可以证明，这种方法在保证测试序列错误覆盖勇和的同时不仅降低了叠加转换序列的计算复杂性而且还大大缩短了测试序列的长度。     

基于标号变迁系统的测试集自动生成

首先,依据ISO89646的定义,阐述了协议一致性测试的基本概念,然后,介绍标号变迁系统（LTS）的形式化理论的定义和基本性质,利用LTS,给出测试例、测试集以及测试生成的形式化定义,第3,表述了实现关系在测试生成中的地位和作用,定义了输入输出系统,并在输入输出系统以及△变换的基础上引入实现关系ioco,根据实现关系ioco给出了一个测试集自动生成算法,该算法能很好地适用于递归的LTS。     

测试集自动生成工具TUGEN的设计与实现

测试集自动生成工具的研究是协议一致性测试领域中比较活跃的一个分支，本文在对目前已有的各种测试集生成方法进行分析的基础上，提出了一种新的测试集自动生成方法并对它的实现ＴＵＧＥＮ作了介绍．ＴＵＧＥＮ基于一种称为ＥＢＥ的形式模型，ＥＢＥ模型只对协议的外部行为进行描述，而且可以从协议的Ｅｓｔｅｌｌｅ或ＬＯＴＯＳ描述中转化得到．ＴＵＧＥＮ以协议的ＥＢＥ－ＮＦ描述作为输入，使用我们新提出的一套测试事例生成策略，最后产生出ＴＴＣＮ．ＭＰ格式的测试集．我们用Ｘ．２５ＬＡＰＢ协议的ＥＢＥ－ＮＦ描述作为例子，对ＴＵＧＥＮ     

基于两两覆盖准则的遗传算法测试用例生成

软件参数的组合测试是发现参数组合问题的重要方法,但是参数组合测试面临着组合爆炸问题,成对测试可以有效降低测试成本。提出了一种基于遗传算法的成对测试生成方法,该方法用于选择当前局部优化覆盖的测试用例,在此基础上构建满足成对测试基准的测试用例套,结果表明该方法能在不降低测试覆盖精度的情况下有效降低了测试用例数量。     

基于UML状态图的类测试用例自动生成方法

UML作为面向对象软件开发的事实上的标准建模语言，近年来得到了广泛的应用，基于UML的测试也成为面向对象软件测试的研究热点。该文把基于扩展的有限状态机EFSM的唯一输入输出UIO测试用例自动生成方法和UML的类的状态图相结合，提出了一种基于UML状态图的类的测试用例自动生成方法。     

基于FSM的测试序列生成方法研究

为了降低UIO序列方法的测试序列长度,通过研究现有的测试序列生成方法,将可逆序列引入到测试序列的生成算法中,将其作为所有转移和状态的连接序列,并利用中国农村邮递员问题的解法构造一条最短遍历路径,使得各个状态的UIO序列之间的重复部分达到最大,测试序列的整体长度被缩短。对测试序列的实验结果表明,算法能够有效降低测试序列的长度。     

基于局部线性嵌入极限学习机的人脸识别新方法

针对人脸图片数量多、容易受噪声干扰,致使人脸识别的识别速度慢、准确率低的问题,提出一种基于局部线性嵌入极限学习机的人脸识别方法——LLE-ELM算法。利用局部线性嵌入(LLE)算法对人脸数据提取特征,最大限度保留原数据的特征结构,减少数据量,降低计算复杂;采用极限学习机(ELM)算法对提取特征后的数据进行分类;实现人脸识别,输出识别准确率和时长。通过在ORL数据库、Yale数据库、AR人脸库和CASIA-WEBFACE人脸库上的数值实验表明:与PCA、SVM、CNN算法对比,该算法具有较高的识别准确率和较快的识别速度。     

确定性有限状态机的最小测试成本迁移覆盖准则

软件测试中的一个重要问题是测试成本和测试效率的平衡问题.依据程序中错误分布的2-8定律,将测试分为两个阶段,以解决该问题.第1阶段采用最小代价发现软件中的错误,第2阶段针对第1阶段中发现的错误补充设计测试用例,探测软件中潜在的错误.重点是第1阶段的实现.依据确定性有限状态机和集合划分的理论,提出了确定性有限状态机的最小...