基于抽象语法树的代码静态自动测试方法研究

软件测试是排除软件故障，提高软件质量和可靠性的重要手段。从是否需要执行被测程序角度考虑，软件测试分为静态测试和动态测试。动态测试通过输入测试数据，动态执行程序来发现软件中存在的错误。尽管动态测试能发现部分软件错误，但对于一些特殊类型错误的检测无效。鉴于此，本文采取了一种特殊的静态分析技术来实现对代码的测试。本文首先讨论了传统软件测试方法的缺点和局限性，给出了软件的故障模型，进而提出了基于抽象语法树的静态分析技术，并给出了故障自动检测算法。依据该算法开发了自动化测试工具，给出了实验结果和对比分析，并指出了下一步的研究方向。     

基于抽象语法树的代码静态自动测试方法研究

软件测试是排除软件故障，提高软件质量和可靠性的重要手段。从是否需要执行被测程序角度考虑，软件测试分为静态测试和动态测试。动态测试通过输入测试数据，动态执行程序来发现软件中存在的错误。尽管动态测试能发现部分软件错误，但对于一些特殊类型错误的检测无效。鉴于此，本文采取了一种特殊的静态分析技术来实现对代码的测试。本文首先讨论了传统软件测试方法的缺点和局限性，给出了软件的故障模型，进而提出了基于抽象语法树的静态分析技术，并给出了故障自动检测算法。依据该算法开发了自动化测试工具，给出了实验结果和对比分析，并指出了下一步的研究方向。     

配对覆盖测试集的估计与实用策略分析

参数的配对组合测试是对于各种软件系统的一种实用且有效的测试方法，因为许多软件错误是由一些测试参数的相互作用造成的．要获得一个最优的配对覆盖测试集是一个NPC问题，作者证明了测试集大小是在一个可估计的范围之内．分析和比较了3种有效的配对覆盖测试集生成策略．     

基于XP的一种改进的测试模型

软件测试是软件质量保证的一个重要元素,在测试过程中使用合理的软件测试模型可以降低测试在开发活动中的花费和开发时间。通过对XP中测试和传统测试模型W模型的分析,找出W模型的不足,提出一种适用于XP的新的测试模型。该模型将测试驱动的思想贯穿于软件开发周期的各个阶段,并且加入了回归测试的范围,可以尽早发现软件中的错误,降低成本。     

一种基于组合测试的软件故障诊断方法

针对组合测试的基本模型和特征，提出了一种基于组合测试的软件故障诊断方法．该方法基于软件故障由某些系统参数或其相互作用而引发的前提下，首先对组合测试的结果进行分析，找出所有可能的错误原因，然后根据初步分析结果补充一组由导致故障的测试用例衍生出的附加测试用例进行重新测试，并对其结果作进一步分析和验证，从而迅速将故障原因锁定在很小的范围内，这样可为软件的调试和测试工作提供更方便、更有价值的线索和参考。     

基于有限状态机的被动测试错误诊断

针对被动测试错误诊断算法只能推测出被测系统可能存在错误却无法准确定位错误的问题，提出了一种逐步定位系统实现错误的层次递进的方法．先利用测试序列的输入输出信息并结合错误模型生成初始诊断错误集合，再依据测试套上下文使用错误检测算法对该集合进行筛选，最后经连续观察或结合主动测试进行错误区分．实例验证结果表明，所提方法能够对绝大多数有单个实现错误的有限状态机模型进行错误定位．     

嵌入式系统软件可靠性模型的研究

针对嵌入式系统中软件和硬件密切相关,都会导致软件故障这一问题,提出了一种考虑硬件相关的软件可靠性模型,并利用MATLAB软件对真实的项目数据进行仿真实验,结果表明:新模型随着测试的进行对实际数据的拟合性能比传统模型好.该模型提供了更准确的软件可靠性估计,能够帮助人们在嵌入式软件早期测试阶段制定出更好的的测试策略.     

基于模块化的软件可靠性模型

通过对J-M模型的分析,结合软件可靠性、软件可靠性工程和软件测试以及概率论的相关理论,设计了基于软件模块化的软件可靠性测试模型,同时给出了软件维修时间的估计模型,最后讨论了参数对模型的影响.     

基于弯道自适应强跟踪卡尔曼滤波的侧向坡度估计算法

道路的侧向坡度直接影响车辆侧向运动，侧向坡度估计已成为智能汽车稳定控制系统的关键部分之一。然而，侧向坡度与车身侧倾之间存在耦合，且侧向力估计困难，准确的侧向坡度估计难度较大。为此，提出了一种基于加速度传感器的可拓融合侧向坡度估计算法：首先，提出加速度传感器模型和车辆侧倾模型，采用弯道自适应强跟踪卡尔曼滤波算法（CASTKF）对侧向坡度进行估计；然后，提出基于侧向加速度传感器的直接估计方法，防止CASTKF算法在失去可观性后的错误估计；再后，利用可拓算法对两种模式的估计值进行数据融合；最后，采用硬件在环测试（HIL）验证所提算法的有效性。结果表明，智能汽车的侧向坡度估计中采用CASTKF融合算法具有更高的精度和鲁棒性。     

一种基于EAI模型的软件安全测试方法

研究了一种用于测试软件安全的基于EAI(Environment Application Interaction Model)模型的软件错误注入测试方法,提出了用包裹函数实现软件错误注入的安全测试方法及实现方法.对四个应用软件进行了实际测试,实验结果表明,该方法是有效的.     

基于网页分类的Web应用软件测试研究

随着Web应用软件的广泛应用,为了保证Web应用软件的质量和可靠性,人们越来越重视Web应用软件测试.但目前大多数基于模型的测试技术都很难满足人们对Web应用软件的测试要求,本文在模型测试技术的基础上,提出基于网页分类的Web应用软件测试方法,并通过一个网上购物系统的实例,验证了该方法在功能覆盖率和错误检测率两方面都有较好的表现.     

基于构件测试的探索

软件测试是指发现并且指出软件错误的过程。通过对传统软件测试和构件测试的比较,分析了构件测试存在的问题,进行了的构件中基于分域和模型的测试方法的思考。     

电子文献书写错误的快速识别

对欧洲议会的会议纪要文本，采用N重评价法、Garbling模型和编辑一距离法3种方法对文本进行了自动识别，并比较了测试结果。评价结果表明：N重评价法虽然对纠正非词错误不适合，但可以在纠正其他错误中考虑使用；Garbling模型法的纠错结果总的来说是好的，但不适合所有的错误类型；编辑一距离法对纠正非词错误能得到最好的结果。3种方法的合理有效组合，能完善测试结果。     

关于污染线性回归模型参数估计的注记

文[1] 、[2] 研究了简单回归模型中响应变量受到另一随机变量序列污染时，模型参数和污染系数的估计方法，但在 利用误差的不同阶矩估计给出污染系数的估计时发生了错误。我们证明了这种方法是行不通的。     

被动测试中的错误诊断算法

介绍了被动测试的有限状态机模型、错误模型和错误检测算法，给出了单个错误的诊断算法并分析了其时间复杂度，将所提出的算法推广到对多个错误的诊断，以在路由协议OSPF(Open Shortest Path First)的接口有限状态机上做的模拟实验为例来说明算法的有效性．     

纵向数据下广义线性模型的稳健二次推断函数估计

针对纵向数据下的广义线性模型，为了有效控制离群点对估计的影响以及进一步提高估计的效率，利用二次推断函数（QIF）改进加权的指数得分函数，得到了模型参数有效且稳健的二次推断函数估计（ERQIF），并证明了在一定条件下所得估计的相合性和渐近正态性。数值计算结果进一步表明，当离群点存在或工作相关矩阵被错误指定时，所得估计有稳健的模拟结果。     

基于测试级别的软件成本模型的研究

很少有软件成本模型会考虑测试的实际情况，因此不能够准确地反映测试过程中成本的实际消耗以及当测试情况需要发生改变时对软件成本需求的变化。绝大多数的软件测试存在着不完全排错和学习过程等现象，这些现象通常反映了实际测试的成本使用情况。本文提出了一个反映实际测试情况的测试级别，在此基础上构造了一个新的软件成本模型，并讨论了基于最低软件成本的最优发布策略。实验证明该成本模型更符合软件测试的实际情况，软件开发者可以利用该模型实现对测试成本科学的管理。     

基于测试级别的软件成本模型的研究

很少有软件成本模型会考虑测试的实际情况，因此不能够准确地反映测试过程中成本的实际消耗以及当测试情况需要发生改变时对软件成本需求的变化。绝大多数的软件测试存在着不完全排错和学习过程等现象，这些现象通常反映了实际测试的成本使用情况。本文提出了一个反映实际测试情况的测试级别，在此基础上构造了一个新的软件成本模型，并讨论了基于最低软件成本的最优发布策略。实验证明该成本模型更符合软件测试的实际情况，软件开发者可以利用该模型实现对测试成本科学的管理。     

软件在环仿真技术的整车控制器功能验证

在采用Simulink软件搭建控制对象模型的基础上,基于VEOS系统制定测试方案,搭建某款纯电动汽车整车控制器测试平台,实现软件在环仿真;利用仿真结果对功能错误的代码进行调试改正,并将调试好的C代码下载到硬件环境中进行实车测试,完成电动汽车整车控制器的功能验证。研究表明,整车控制器能够根据测试人员的故障输入快速准确地识别故障等级,并作出响应;应用软件在环仿真技术能及时发现整车控制器在早期研发阶段存在的功能代码错误,可有效缩短整车控制器的开发周期。     

PC准则下错误指定模型中回归系数有约束LS估计的优良性

在错误指定的回归模型和线性约束条件下，于ＰＣ准则下，比较了回归系数的有约束的最小二乘估计（ＲＬＳＥ）相对于通常的最小二乘估计（ＬＳＥ）的优良性．也对预测情形类似的问题进行了讨论．