一种基于RRT技术的面向对象软件测试方法

针对目前面向对象软件的测试方法较少且效率不高的问题,提出将基于ART(adaptive ran-dom testing)思想的限制性随机测试RRT(restricted random testing)应用到面向对象程序中的方法.分析了面向对象软件测试用例的结构,提出了测试用例包含动态部分和静态部分.确定测试用例之间的距离为动态部分和静态部分的距离和,并分别给出了这2个距离的计算公式.设计了基于RRT的测试原型系统,该原型系统主要的功能模块有类图录入模块、测试用例距离度量模块、基于RRT测试用例生成模块、结果分析模块.通过试验对比了文中方法与随机测试方法.结果表明,文中提出面向对象的RRT方法在发现第1个程序错误的测试中比随机测试方法减少了约50%的测试用例数量,且在发现测试用例的质量上也几乎与随机测试相同.文中提出的测试用例度量机制能够有效地对面向对象软件中的测试用例进行区分,基于RRT的测试原型系统也能自动化地生成测试用例并自动测试从而大大提高了面向对象软件测试的效率.     

软件测试的研究与探讨

随着软件的广泛应用,软件产品的质量已经成为人们关注的焦点,软件测试是软件质量的重要保证,软件测试至关重要。本文就软件测试技术进行了初步探讨,分别介绍了软件测试的概念,测试用例的设计以及测试中应遵循的原则,并根据所举测试用例在结束语中概括总结了软件测试的目的和意义。     

测试用例集约简方法综述

测试用例集约简的目的是对于给定的测试目标,使用尽可能少的测试用例完成测试,提高软件测试效率,降低软件测试成本;首先介绍了测试用例集约简问题的基本概念并对目前求解该问题的主要方法进行了总结,根据测试用例集的评价体系对各算法的性能和优劣进行了分析和比较;最后给出了测试用例集约简问题的下一步研究方向。     

软件测试管理系统设计

近年来,随着软件规模的不断扩大,传统的手工测试方法已严重影响了软件的发展,它不但需要投入大量的人力、物力和时间,最终还是由于测试的工作量太大,而无法保证软件测试的充分性,从而无法保证软件的质量。企业对软件测试的过程越来越重视,但是目前适合中小企业的软件测试文档管理系统还不是太多。为满足这方面的需求,利用软件开发中瀑布模型的设计方法和面向对象的技术设计,实现了对软件文档和测试用例等进行管理。在实际应用中,通过系统对测试的管理,可以更加方便地对软件进行测试,对测试文档进行统一管理。     

面向对象软件回归测试选择策略

回归测试在软件维护阶段是一个重要且必须的一个工作,它为修改后的软件的正确性提供保证,回归测试选择技术是选择已存在的原有程序的测试用例集构成新的测试用例来测试修改后软件,通过对已存在测试用例集,选择有限测试用例对修改后软件测试可以减少测试周期和测试成本.提供了一个面向对象软件选择策略测试方法,对修改前软件和修改后软件创建类关系图,利用该模型进行测试,这种选择策略确保软件质量是有效,经济,安全的.     

软件测试用例的复用技术研究

软件测试用例的复用使其减少软件测试过程中重复性劳动成为可能。对于软件测试工程师而言,测试用例的有效复用必将有力地推进测试进程。软件测试工程师对测试用例库的充分利用,可以减少包括分析、设计、编码、验证等大量重复性劳动,最终提高软件测试效率和软件质量。     

浅谈软件测试用例设计

在软件开发项目中,测试用例的设计起着至关重要的作用,它是软件测试全过程的核心,也是测试执行环节的基本依据.本文从测试用例的重要性,测试用例设计的基本原则及对测试用例认识的误区等方面对测试用例的设计进行了简要的阐述。     

基于成对测试的GUI测试用例生成方案及实现

在软件开发过程中软件测试的成本很高.其中,测试用例是软件测试的主要组成部分,因此产生合适有效的测试用例是减少软件测试成本的一个主要手段.文章对一个基于成对测试GUI测试用例生成方案及实现展开研究;给出了GUI对象描述、GUI测试用例生成、自动执行以及结果比较的过程;以项目CQMIS为例,使用自动化测试工具QTP,依据所提出的方案实施测试用例生成,效果良好.     

网络信息分类法与传统文献分类法的比较——以新浪网和《中国图书馆分类法》为例

以新浪网和《中国图书馆分类法》为例,阐述了网络信息分类法和传统文献分类法的区别,分析了网络信息分类法中存在的问题,对网络信息分类法的进一步完善及其发展趋势进行了探讨。     

一种实现NGOSS分布式自动化测试的方法

为了测试复杂的新一代运营软件和系统(NGOSS),对NGOSS的体系架构和现有的分布式自动化测试方法进行了研究。针对NGOSS的特点,综合现有的分布式自动化测试方法理论,提出了一种适用于NGOSS的分布式自动化测试方法(DATS),该方法主要利用开源的软件测试自动化框架/执行引擎(STAF/STAX)实现测试用例与测试框架的分离,自动分发并执行测试用例,监控运行过程以及自动收集测试结果和日志,最后由测试代理机发送结果和日志到控制中心,显示给开发和测试人员。该方法解决了测试工具的跨平台性差、可扩展性低、软件缺陷追踪难及日志管理复杂等问题。通过原型系统验证了该方法的有效性。     

基于超长方体与KNN的分类算法

提出了超长方体与KNN相结合的分类算法.在训练阶段,该算法为训练集中的每一个类别构造多个超长方体,区域分离每一类训练样本.在测试阶段,该算法首先检查测试样本是否被某一个超长方体包围,如是则其类别被识别出,否则用KNN方法确定其类别.实验采用四个真实数据集进行测试.实验结果表明基于超长方体与KNN的分类算法在四个数据集全部优于两个基于多球覆盖的分类方法,是一种有效的分类方法.     

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。     

基于地球物理数据处理软件的测试与应用

软件测试是软件项目开发中极其重要的阶段。结合大型地球物理数据处理软件系统GRISYS的开发实践，讨论程序测试的若干方法及有关问题。提出程序测试应遵从从静态到动态、静态与动态相结合的测试原则；强调测试数据的选择是程序动态测试的关键；根据GRISYS系统中应用程序的特点，给出了地球物理测试数据的分类原则和测试子数据集划分的一般方法。     

带减函数的连续型软件可靠性验证方案

针对连续型安全关键软件可靠性验证测试（SRDT）所需测试时间较长的问题,在现有的基于贝叶斯理论的SRDT方案的基础上,提出结合先验信息的基于减函数法的连续型软件可靠性验证测试方案（CBSDF）：首先选取连续型软件可靠性参数（如失效率）的典型减函数作为失效率的先验分布密度函数(先验分布);然后根据增长测试阶段后期的失效时间数据（先验信息）计算出先验分布超参数的估计值,进而给出相应的后验分布密度函数,在此基础上得到CBSDF的具体形式;最后,将两组真实失效数据集作为先验信息的来源,将CBSDF与已有的无先验信息（CBS1）与有先验信息（CBS2）的贝叶斯验证方案进行实例对比研究,计算结果表明：在SRDT方案参数相同时,相对于CBS1与CBS2,本论文提出的CBSDF可以更为显著地降低所需的验证测试时间,且更适用于高可靠的安全关键连续型软件。     

一种图形化的软件缺陷描述语言

针对自然语言描述的软件缺陷报告常会出现不完整、二义性、抽象层次混杂的问题，面向黑盒测试发现的缺陷，提出了一种图形化的软件缺陷描述语言——软件缺陷描述图（SDDG）．首先采用扩展巴科斯范式（EBNF）对SDDG进行形式化描述，然后以因果图为基础，定义了描述中涉及的各种图形符号．通过理论分析论证、描述实例对比以及实验验证表明：与传统的自然语言描述以及基于XML的描述相比，SDDG清晰明了、重点突出，提高了软件缺陷报告的可读性、完整性以及可重现性，减少了测试人员和开发人员的理解不一致现象；该方法不仅提高了双方的沟通效率，同时为软件缺陷分类和分析提供了更好的原始数据．     

基于特征选择的软件缺陷预测方法

软件缺陷对软件功能的实现具有不可预知的危险,是软件产品的固有成分,提高软件的可靠性,关键在于降低软件缺陷出现的概率,而如何利用已有缺陷数据构建预测系统框架是研究的重点.针对传统软件测试技术虽然能够有效发现软件缺陷,但需要消耗大量的时间和精力,制约软件开发效率的缺点,提出基于特征选择的软件缺陷预测方法,算法对软件缺陷模型的经验数据集进行多特征选择,进而克服数据集之间的冗余性移除无关特征,得到缺陷模型的分类,最终实现软件缺陷的精确预测.实验表明,基于特征选择的软件缺陷预测方法具有较好的预测效果和较高的应用价值.     

利用分层分类法进行厦门岛城市地表分类研究

利用分层分类法把厦门岛城市土地类型分为七类,并对分类结果进行了验证．在TM图像光谱特征分析和归一化差异型指数分析结论上,提出分层分类法的分类步骤．利用ERDAS的专家分类器逐类地提取土地类型,并利用掩膜法将原图像上新提取地类所对应区域掩膜掉,使得分类过程越来越容易．分层分类法避免了一次划分多种类别方法在选择波段组合上的矛盾．精度评价结果表明,总分类精度达到90．9％,达到分类要求标准．     

基于优化模糊数学方法的黄土边坡稳定性评价

黄土地区的滑坡灾害严重制约了地区经济的发展，因此快速准确的评价边坡的稳定性具有重要意义。首先，考虑诱发黄土滑坡因素具有不确定性和模糊性的特点，提出了重要性比较法用于评价因素集的权重；其次，引入模糊可变集合方法用于求解黄土边坡稳定性影响因素的隶属度；最后，利用级别特征值法实现了边坡稳定性等级分级，并基于MATLAB软件编译了边坡稳定分级方法程序，形成了一种快速准确的边坡稳定性分级方法。为验证本文评价方法的准确性对已有文献中燕麦沟、道南隧道两黄土边坡进行了稳定性分级评价，评价结果与已有文献结果一致，证明了评价方法的正确性。在此基础上对黄-延高速某一黄土边坡开展了稳定性评价分析，以长期的监测数据为佐证，进一步验证了本文的评价方法适用于黄土边坡的稳定性评价。     

神经网络算法在特色农产品品质分类中的应用

针对新疆核桃品质分类问题,本文选取特征参数数据,采用神经网络的最速下降BP网络算法、自组织竞争算法、概率神经网络算法建立分类模型,做了训练和测试分类的工作.实验结果表明,三种算法中动量BP网络算法在实现中较为简易直观,相比三种算法,其网络收敛速度较慢,在动量因子的合理选取下,误差在一定范围可以达到收敛的最小震荡;自组织竞争网络在预先设定好的类别范围内,可将分布比较密集的样本进行更加细化的聚类分类,使得分类问题达到更优结果;概率神经网络具有较好的网络收敛速度.实验结果可为实现核桃类坚果的自动化分类、提高工作效率提供一定的理论依据.     

Web应用测试框架研究

建立一个适应Web应用特性的测试框架,以便于指导、组织测试过程中的各项工作.在分析Web应用特点和传统软件测试流程的基础上,对测试需求分析、测试用例生成选择、测试执行和测试结果分析度量等一系列测试过程加以描述和表示,形成一套规范化、易操作和可扩展的测试流程;研究Web应用测试框架实现技术,分层次表示Web应用模型,采用组合测试等策略生成测试用例,通过Agent自动执行测试并实现测试结果的比较、度量和反馈;有机集成并有效实现各个测试步骤,使之适应Internet环境并积极有效地发挥其指导作用.