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神经网络和遗传算法在基于输出域软件测试中的应用
作 者: 吕珊珊
导 师: 赵瑞莲
学 校: 北京化工大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 神经网络 被测软件功能模型 测试用例生成 输出域 遗传算法
分类号: TP311.52
类 型: 硕士论文
年 份: 2008年
下 载: 149次
引 用: 4次
阅 读: 论文下载
内容摘要
软件测试是保证软件质量的关键步骤。对于某些软件,输出域存在许多值得关注的检测点,适合于从输出域出发设计测试用例。如果测试数据能够自动生成,测试开销将显著降低。测试自动化的关键是测试输入和期望输出的自动生成,但对于给定的输出,根据被测软件规格说明书自动生成相应的输入较为困难。因此,探讨一种基于输出域的测试数据自动生成的方法,具有十分重要的理论意义和实用价值。对于大多数被测软件来说,输入和输出之间存在复杂的非线性关系,因此,本文利用神经网络良好的非线性映射功能,构建被测软件的功能模型,以模拟被测软件的功能,正确表达输入输出之间的关系;在此基础上,对于给定的输出,利用遗传算法搜索相应的输入,并对遗传算法进行了改进,提出了新的交叉算子和变异算子。实验结果表明:本文提出的基于输出域的测试用例自动生成方法是行之有效的,构建的功能模型能够正确模拟被测软件的功能,改进的遗传算法能够提高测试生成的效率和成功率。
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 软件工程 > 软件开发
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