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3.
通过对缺陷数据集进行挖掘,缺陷预测模型能够提前预测出被测软件中的缺陷模块,帮助测试人员实现更有针对性的测试,而普遍存在的数据集标签噪声会影响预测模型的性能.已有的特征选择方法很少对噪声可容忍性进行针对性设计,同时在主流的具有噪声容忍能力的特征选择框架中策略选取只能依靠经验手动执行,难以在软件工程实践中得到应用.鉴于此,文中提出一种噪声可容忍的软件缺陷预测特征选择方法NTFES(Noise Tolerable FEature Selection),即通过Bootstrap抽样技术生成多个自助样本集,在自助样本集上基于近似马尔可夫毯将特征进行分组并采用两种启发式特征选择策略从每个组中选出候选特征,随后利用遗传算法在候选特征空间中搜索最优特征子集.为了验证NTFES方法的有效性,选择了NASA MDP软件项目集作为实验对象并对标签注入噪声以获得带有噪声标签的数据集,通过控制标签噪声比例对NTFES方法以及其他基准方法(如FULL,FCBF,CFS)进行了比较.实验结果表明:在可接受的标签噪声比例下,NTFES方法不仅具有更高的分类性能,还具有更好的噪声可容忍性. 相似文献
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本文结合当今软件研发模式的改变以及软件新技术的发展,特别是人工智能、大数据、云计算、区块链、物联网等新技术的普遍应用,阐述了软件测试所受到的各种挑战,包括在系统功能测试、性能测试、安全性测试、可靠性测试等各个方面所面临的挑战。最后,展望未来,描绘出软件测试发展的五大趋势——敏捷化、高度自动化、云化、服务化和智能化。 相似文献
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航天应用软件系统具有软件种类多、规模大、信息交换关系复杂等特点,如何开展软件测试是工程实践中的一个难题。结合某测控信息应用软件系统实例,提出了一种基于形式化模型的软件系统测试方法。基于软件系统形式化定义和线索分析技术,绘制软件系统运行流程图、阶段分析图,建立可表述软件系统级行为的场景树模型和场景树图;根据测试充分性要求,提出基于场景树图的路径覆盖准则,给出满足路径覆盖准则的测试用例集自动化生成算法;结合工程实例,给出了方法应用数据,开展测试结果分析。验证结果表明该测试方法是可行的和有效的,能够保障软件测试的充分性。 相似文献
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为实现云计算环境下的高效软件测试,提出一种Web 应用系统功能测试的并行测试用例自动生成方法。该方法首先根据场景流图采用深度优先遍历算法生成并行测试路径,录制组合产生并行测试脚本,并进行参数化处理;然后,使用基于搜索的软件测试(SBST)方法自动生成可经过目标路径的有效测试数据集,脚本与数据耦合形成大量可并行部署的自动化测试用例。为验证方法的有效性设计了自动化云测试原型系统。实验结果表明,该并行测试用例自动生成方法可以高效地为云平台提供测试用例输入,提高测试效率。 相似文献