试析软件开发过程中的软件测试

对软件测试进行了介绍,阐述了软件测试的分类、特性及准则步骤,并对软件测试的未来进行了展望,提出了关于软件测试的方法和见解。     

基于FDI算法在软件测试实践中的应用

软件测试对于软件系统的性能以及功能都有很重要的意义,是保证软件可靠运行的关键.在软件测试的实践应用中,对于软件故障定位时,提出了基于谓词统计故障定位的算法,也就是FDI频率差异积分算法.在软件测试实践中采用基于FDI频率差异积分算法,可以很好地监控软件程序,测试软件的覆盖率以及执行时间等内存占用情况,并找到软件的故障瓶颈,以便采取更好的方法改进软件性能.探讨了实践中基于FDI频率差异积分算法在软件测试内的应用.     

一种自动机学习和符号化执行的软件自动测试方法

针对高可信软件提出一种软件脆弱性自动测试方法。与传统测试方法不同,该方法对待测试程序进行预处理,使用自动机学习算法构造软件与环境交互的抽象机模型,在符号化执行迭代过程中利用抽象机模型指导符号化执行,并动态生成测试数据,同时精化交互抽象机用于后继的符号化迭代测试。解决了传统符号化执行测试技术中缺乏指引、具有较高盲目性的问题,同时也提高了符号化执行测试的效率和代码覆盖率。     

一种随机TBFL方法

许多学者研究了运用测试集对程序错误语句定位的问题,并提出了许多行之有效的方法,这些方法统称为TBFL(testing based fault localization)方法。后来人们发现,测试集里如果出现冗余,则这些冗余测试用例会伤害这些定位方法的功效。为了解决这个问题,Hao等人提出了SAFL(similarity aware fault localization)方法。实际上完全避免冗余是不可能的,因此从另一个角度构造了一个新的TBFL方法,称为随机TBFL方法。该方法的基本思想是:测试前对程序的语句错误概率进行先验分布,并把测试集看成随机变量,用测试用例反映的程序语句有关信息对程序语句的概率作一些调整,调整后的概率称为后验校正概率,最后根据这个后验概率对错误语句进行定位。将传统的TB-FL方法如Dicing方法、TARANTULA方法、SAFL方法纳入随机信息分析并通过几个实例进行分析和比较,结果表明,随机TBFL方法不仅能够正确定位错误语句,而且冗余对该方法的功效伤害不大。     

基于J1939的车辆下线检测系统的数据库设计

SAE J1939协议是重型车辆广泛采用的一种车载网络规范,它详细定义了大量的参数,通过对车上协议数据报文的分析就可以获取车辆重要电控单元的各项状态信息.针对整车厂车辆下线检测的需求,在J1939协议应用层的功能基础上,经过需求分析并使用PowerDesigner建模工具对J1939的参数数据库进行建模,建立具体数据库管理系统的物理数据库,并在此基础上利用CodeSmith代码生成工具以及.Nettiers模板来生成该数据库应用系统中数据访问层的.NET代码框架,实现车辆下线检测系统中对J1939协议参数的支持,最终完成设计.     

一种软件自动测试系统

针对航天测控任务频度高,测控任务软件系统测试重复性高、人工测试工作量大、测试效率和可靠性低的特点,通过分析系统测试条件和需求,设计了一种基于黑盒测试的软件自动测试系统.文章介绍了自动测试系统的系统结构、主要功能模块、测试平台部署及测试流程等,并详细阐述了测试用例管理、测试数据自动生成、测试过程控制、测试结果评估和测试报告自动生成等关键技术;该系统能够有效的减少人工重复工作量,增强系统测试的自动化,提高系统测试效率和质量.     

基于CUnit自动化测试框架的设计与实现

以Xunit为代表的软件自动测试框架已经趋于成熟, 针对嵌入式系统应用特点, 提出了一种基于CUnit的自动化测试框架, 并介绍了相关实现技术, 对CUnit单元测试框架进行二次开发, 使之适合在凌阳单片机SPT6608A上使用, 在实践中证明此框架行之有效, 能全面实现对SPT6608A软件模块的自动化测试.     

便携式汽车发动机检测装置的设计

本设计是以SEP4020为控制芯片,以μC/OS-II为实时操作系统来管理各个任务,移入了μC/GUI来完成TFT彩色液晶屏的操作,加入FAT32文件系统来对SD卡的数据存储功能进行操作,以TLC2543作为数据采集模块的多通道便携式发动机检测装置.实现了数据的实时采集,数据的显示和存储功能.该设计具有结构简单,易于实现,操作方便,效率高,实时性强,移动和通用性好的特点.     

A Bayesian solution to the multiple composite hypothesis testing for fault diagnosis in dynamic systems

This paper is concerned with model-based isolation and estimation of additive faults in discrete-time linear Gaussian systems. The isolation problem is stated as a multiple composite hypothesis testing on the innovation sequence of the Kalman filter (KF) that considers the system operating under fault-free conditions. Fault estimation is carried out, after isolating a fault mode, by using the Maximum a Posteriori (MAP) criterion. An explicit solution is presented for both fault isolation and estimation when the parameters of the fault modes are assumed to be realizations of specific random variables (RV).     

On the estimation of adequate test set size using fault failure rates

Test set size in terms of the number of test cases is an important consideration when testing software systems. Using too few test cases might result in poor fault detection and using too many might be very expensive and suffer from redundancy. We define the failure rate of a program as the fraction of test cases in an available test pool that result in execution failure on that program. This paper investigates the relationship between failure rates and the number of test cases required to detect the faults. Our experiments based on 11 sets of C programs suggest that an accurate estimation of failure rates of potential fault(s) in a program can provide a reliable estimate of adequate test set size with respect to fault detection and should therefore be one of the factors kept in mind during test set construction. Furthermore, the model proposed herein is fairly robust to incorrect estimations in failure rates and can still provide good predictive quality. Experiments are also performed to observe the relationship between multiple faults present in the same program using the concept of a failure rate. When predicting the effectiveness against a program with multiple faults, results indicate that not knowing the number of faults in the program is not a significant concern, as the predictive quality is typically not affected adversely.