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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 765 毫秒

1.  基于函数调用路径的测试用例优先级排序  被引次数:1
   《计算机工程》,2014年第7期
   基于覆盖的优先级排序技术通常以代码覆盖信息作为测试用例的特征加以度量,忽略了其他优先级的影响因素,缺乏全面性和动态性。针对该问题,提出基于函数调用路径的测试用例优先级排序方法。以函数调用路径为基础,通过对源代码新旧版本的对比,分析回归测试影响域,确定回归测试用例集的范围。将测试用例函数调用路径覆盖能力、单元测试时函数中检测出缺陷的个数,以及函数的扇入系数等影响因素应用于优先级排序,确定测试用例优先级量化方法,并在测试执行过程中,通过调整算法实现优先级的动态调整,优化优先级排序。实验结果表明,优先级量化方法能提高测试的缺陷检测率,发现程序中的缺陷,降低测试成本。    

2.  基于复杂软件网络的回归测试用例优先级排序  
   潘伟丰  李兵  马于涛  刘婧《电子学报》,2012年第40卷第12期
    测试用例优先级排序技术是一种高效实用的回归测试技术.针对现有排序方法未能有效利用软件结构复杂性信息的不足,提出了一种基于复杂软件网络的回归测试用例优先级排序方法.该方法用加权类依赖网络模型抽象类粒度软件系统,从结构角度测度类引入错误的可能性及错误的严重性,并据此评价类的测试重要性,同时结合测试用例的覆盖信息,对测试用例进行排序.实例研究表明,本文的方法能够显著提高严重错误的发现速率,并且具有较好的稳定性.同时,揭示了方法有效性与软件错误类型和结构度量指标两者间的关系.    

3.  计及动态一致性风险度量的水电短期优化调度  被引次数:3
   刘嘉佳  刘俊勇  帅颖  丁婧《中国电机工程学报》,2008年第28卷第10期
   发电量的多期投标组合是一个动态的优化问题,决策过程中常常呈现多期风险,因而对风险的度量也应该是动态的。条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)是一种静态一致性风险度量,不适用于对发电量的时间分解进行多期风险评估。该文提出一种动态一致性风险度量,考虑风险对未来投资收益波动的长期影响,将分位数作用于静态一致性风险度量来表征多期风险的动态特征,并采用分位数回归的方法,以各期CVaR的绝对偏差加权和最小为目标函数建立数学模型,该模型可同时应用于计及风险的发电量时间分解和空间分配计算。以水电厂短期优化调度为例,说明该风险度量指标的可行性和实用性。    

4.  基于谱风险度量的大用户直购电组合模型分析  
   张宗益  亢娅丽  郭兴磊《电工技术学报》,2013年第1期
   针对大用户在多个市场上的购电组合问题,从期望收益和风险角度进行综合分析,建立了考虑大用户主观风险厌恶程度的以期望收益最大、谱风险度量的风险最小的电能购买优化模型并求解。算例结果表明:同VaR、ES相比,谱风险度量不用先验地选择置信水平,大用户可以根据自己的风险厌恶程度自由选择谱风险函数,基于谱的风险度量方法更加灵活实用;所建模型可以为大用户在各个市场间的购电比例和风险评估提供决策支持。    

5.  机载传感器管理中的目标优先级评估方法研究  
   陈升来《计算机测量与控制》,2012年第20卷第12期
   目标优先级评估是确定目标重要性的方法,也是机载传感器管理的关键问题之一;通过对影响空中目标优先级因素的分析,建立目标优先级评估指标体系和评估模型,提出了基于支持向量回归机的目标优先级评估模型解算方法,解决了层次分析法(AHP)中主观性和随意性问题,实现了目标优先级的自动评估;仿真实验表明,基于支持向量回归机的方法与AHP精度相当,计算时间少于60ms,能够实时评估目标的优先级,因此将支持向量回归机应用于目标优先级评估是有效可行的.    

6.  基于回归测试的软件测试方法的研究与应用  
   仲晓芳  张春海  李杨《微机发展》,2010年第1期
   为节省回归测试的时间和资源,提出了一种基于回归测试的软件测试方法(Hierarchy-PS-TCP)。该方法首先按照分层程序切片技术搜索程序的不同版本,利用UML类图及顺序图,从而定位不同版本程序间的差别。仅对差别部分生成测试用例集,节省大量开支。再利用优先级技术按照测试用例优先级公式对测试用例划分优先级,根据优先级高低进行排序,按照次序进行回归测试。从而提高了回归测试的效率,有效地缩减了回归测试用例集,同时降低了回归测试的成本。    

7.  基于回归测试的软件测试方法的研究与应用  被引次数:1
   仲晓芳  张春海  李杨《计算机技术与发展》,2010年第20卷第1期
   为节省回归测试的时间和资源,提出了一种基于回归测试的软件测试方法(Hierarchy-PS-TCP)。该方法首先按照分层程序切片技术搜索程序的不同版本,利用UML类图及顺序图,从而定位不同版本程序间的差别。仅对差别部分生成测试用例集,节省大量开支。再利用优先级技术按照测试用例优先级公式对测试用例划分优先级,根据优先级高低进行排序,按照次序进行回归测试。从而提高了回归测试的效率,有效地缩减了回归测试用例集,同时降低了回归测试的成本。    

8.  软件测试需求的开发与管理  被引次数:1
   李丹《电子产品可靠性与环境试验》,2008年第26卷第5期
   测试需求开发是软件测试的关键活动,测试需求管理是测试质量保证的重要手段。给出了获取完整和正确测试需求的方法,提出使用扩展的UML用例来对测试需求进行规格化描述技术,通过对测试需求的风险分析来确定测试的优先级,并根据测试优先级来确定测试的类型和深度。同时,为适应软件需求的变更,给出了需求追踪矩阵和配置管理相结合的解决方案,提出了基于需求追踪矩阵对需求变更程度和测试覆盖情况进行度量的方法。    

9.  Mozilla项目缺陷修复追踪关系研究  
   张宇霞《计算机科学》,2017年第44卷第4期
   软件可追踪性为软件工程的很多活动提供了非常重要的支持,如变更影响分析、回归测试、版本控制以及一致性检验等。在开源软件项目中,缺陷数据和版本数据之间的缺陷修复关联是一种重要的软件追踪关系。研究开源软件项目缺陷和版本两种制品间的缺陷修复关联,选取大型开源项目Mozilla作为研究对象,在深入了解所获得数据的整体分布情况后,针对Mozilla项目的产品Firefox浏览器,利用Fellegi-Sunter模型挖掘缺陷数据与commit数据之间的缺陷修复关联并建立二者之间的追踪关系,最后对挖掘出的缺陷修复追踪关系进行结果分析。该项工作为开源项目制品间追踪关系的研究提供了经验参考。    

10.  基于数据包络分析的装备效能稳健评估方法及其应用  
   冉景禄  徐诚  周建平  李树广《兵工学报》,2010年第31卷第8期
   针对传统方法没有考虑普遍存在于装备效能评估中的评估风险问题,提出了一种旨在降低评估风险的装备效能稳健评估方法.该方法的核心思想是在评估过程中最大程度地尊重评估信息的特点和在评估各个环节实行严格风险控制.从不同角度建立不同的指标体系,从而得出不同分类的指标元(末级指标),并利用关联矩阵对指标元进行聚类与优化;利用区间灰数表达指标的定性定量信息,并计算出各指标权重;利用数据包络分析(DEA)方法进行效能评估;运用风险评估模型对评估结果的风险水平进行检验.应用该方法进行某型步枪效能评估的实例证明了该方法的可行性和有效性.    

11.  EASTT源码解析系列之四——三级质量度量模型  
   李茜 梅琳 胥光辉 徐永森《共创软件》,2002年第3期
   EASTT系统中提供了一个用于评估被测试系统质量的度量工具,此工具主要由三级质量度量模型、质量定义件编辑器、被测试组件控制和Kiviat图形式的结果显示等部分组成。本将介绍模块结构并重点对模型建立部分的代码进行分析。    

12.  多目标优化的测试用例优先级在线调整策略  
   张娜  姚澜  包晓安  董萌  桂宁《软件学报》,2015年第26卷第10期
   从需求的角度对测试用例的优先级进行排序,定义了一个多目标的测试用例优化排序问题,引入关注需求覆盖率、测试用例重要度和测试用例失效率这3个测试用例优先级影响因子,分别定义权重因子α,β,γ用于权衡3个因子.设计了关注需求覆盖率和测试用例失效率的在线估计方法及算法,在此基础上,设计了一种基于多目标优化的测试用例优先级在线调整策略,该策略可利用测试过程中收集到的反馈信息,对测试用例优先级进行在线调整,实现在尽早达到测试覆盖率标准的同时,尽早覆盖重要的和具有较高失效率的测试需求,从而解决尽早检测到更多的、严重等级较高的软件缺陷这一多目标测试用例优化问题.实验结果表明:与随机测试、传统的单目标优先级排序方法和确定性排序方法相比,所提出的策略能够在更短的时间内完成同等质量的软件测试,从而提高了测试效率.    

13.  基于定值-引用链的测试用例优先级排序算法  
   潘丽丽  王天锷  秦姣华  向旭宇《计算机科学》,2017年第44卷第4期
   测试用例优先级排序作为一种高效实用的回归测试技术,通常以测试用例的覆盖度作为优先级排序的量化指标,忽略了测试用例的其他测试性能。针对该问题,提出一种基于DU链的测试用例优先级排序算法。该算法 综合考虑 测试用例的DU链覆盖度和回归测试的错误检测能力,对测试用例优先级进行量化。与已有算法相比,该算法基于数据流覆盖,充分利用了测试执行的历史信息和程序模块的耦合信息,在排序过程中动态计算测试用例的优先级量化值。实验结果表明,采用优先级排序算法的测试用例集能在测试过程中以较短的时间发现更多的错误,有效地提高了回归测试的检错效率。    

14.  基于关联模式的回归测试用例约简模型  
   陈静  杨美红  王鲁  朱光慧《计算机工程》,2011年第37卷第2期
   针对回归测试过程中测试需求不断变更造成的测试用例数量大、测试效率低等问题,提出一种基于关联模式的回归测试用例约简模型。该模型对模块、测试需求及测试用例三者间的关联性进行纵向分析,对测试需求间的关联关系进行横向分析并约简测试需求,进而生成并约简测试用例,实现对修改后的软件进行有效的回归测试。    

15.  孤岛微网信息物理系统可靠性建模与评估  
   郭经  刘文霞  张建华  梁策《电网技术》,2018年第5期
   为考察信息系统对微网可靠性的影响,从信息物理融合的角度提出孤岛微网可靠性建模与评估方法,更细致全面地刻画微网可靠性水平与运行风险。依据孤岛微网信息物理元件交互影响机理,基于马尔科夫过程理论建立了新的断路器元件三状态可靠性模型,为分析信息物理间接作用提供方法;考虑通信网络复杂性和冗余特征,借鉴传统通信网络利用关联矩阵和深度优先搜索评估连通性的方法,建立了基于连通性评价的信息系统可靠性模型;考虑孤岛微网优化运行状态对故障后果分析的影响,运用计及优化运行策略的系统状态生成方法,建立优化模型并求解。在此基础上,基于序贯蒙特卡罗模拟法,提出孤岛微网信息物理融合可靠性评估算法。通过对算例进行仿真测试,验证所提模型和方法的可行性和有效性,研究成果有助于推动微网可靠性评估的进一步发展。    

16.  基于函数调用路径的回归测试用例选择排序方法研究  
   郑锦勤  牟永敏  衣学功《计算机应用研究》,2016年第33卷第7期
   针对在回归测试过程中,因为不断修复软件中存在的缺陷所造成的测试工作量大、测试效率低等问题,论文将测试用例选择与优先级排序技术相结合,以面向函数调用的路径覆盖生成方法为基础,提出了一种面向函数调用路径(Functions Calling Path, FCP)的测试用例选择与排序方法。首先根据函数调用关系图,对程序中被修改函数与其他函数的关联性进行分析,从初始测试用例集中选择测试用例,形成回归测试用例集;然后对这些测试用例进行优先级排序,并动态地调整优先级排序结果;最后,对优先级排序结果进行再次选择,确定最小的回归测试用例集。实验结果表明,测试用例选择与排序方法对优化回归测试用例是有效的,大大减少了回归测试用例数量,降低了回归测试成本。    

17.  基于测试用例设计信息的回归测试优先级算法  被引次数:5
   屈波  聂长海  徐宝文《计算机学报》,2008年第31卷第3期
   优先级技术是一种高效实用的回归测试技术.文中针对现有优先级技术未能有效使用测试用例设计信息的不足,提出了一组新的回归测试优先级动态调整算法.与已有方法相比,新算法充分考虑了测试用例的设计信息,能够通过及时捕捉和利用测试执行信息对测试用例优先级进行动态调整,具有时间复杂度低、检错效率高等优点.将其应用于Windows平台下应用软件的回归测试结果表明,新算法有益于在短时间内检测出更多的错误.    

18.  面向任务的量化风险评估方法  被引次数:3
   马琳茹  杨林  何俊  王建新《计算机工程与应用》,2007年第43卷第6期
   将管理层面的评估与技术层面的评估相结合,提出了一种基于任务模型的风险量化评估方法。与传统的风险评估量化方法相比,该模型以组织的任务目标为核心,避免主观偏见,排除与任务无关的资产、弱点、威胁的影响。提出的基于关键状态建立评估要素之间关联关系的方法,减小了无关联威胁及弱点对评估结果的误导,更贴近客观现实。    

19.  一种面向服务组合的回归测试技术  被引次数:1
   王迪  蔡菊  李必信《小型微型计算机系统》,2009年第30卷第7期
   服务组合是面向服务计算的关键技术,回归测试是服务组合演化与维护的重要组成部分.本文提出一种面向服务组合的回归测试方法,从服务消费者的角度,针对服务组合流程和绑定的变更,通过构造富含信息的扩展控制流图,对BPEL进行控制流分析,识别受影响的测试路径,选择和生成测试用例.实例分析表明,该方法可以对BPEL的各种控制结构加以分析,产生必需的测试用例.BPEL的获取与分析是切实可行的,具备良好的工具实现基础.    

20.  回归测试中测试用例优先级技术研究综述  被引次数:5
   屈波  聂长海  徐宝文《计算机科学与探索》,2009年第3卷第3期
   测试用例优先级技术是一种高效实用的回归测试技术,其目的是将不同的测试用例按照其重要程度排序后使用,从而获得更高的回归测试效率。首先介绍了与测试用例优先级相关的研究背景和基本概念,然后对当前的研究工作和进展进行了全面概述,同时比较了各种优先级适用的环境和实验研究结果,最后指出了测试用例优先级中有待解决的问题以及未来的研究方向。    

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