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使用贝叶斯网络的高效模拟矢量生成方法
引用本文:易江芳,佟冬,程旭.使用贝叶斯网络的高效模拟矢量生成方法[J].计算机辅助设计与图形学学报,2007,19(5):616-621.
作者姓名:易江芳  佟冬  程旭
作者单位:北京大学微处理器研究与开发中心,北京,100871
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)
摘    要:以提高验证效率、缩短验证周期为目标,使用贝叶斯网络优化模拟矢量,有效地缩小了用于回归测试的模拟矢量规模.采用信息论中的互信息作为评测准则,在输入变量和分支语句之间建立贝叶斯网络,并使用该网络进行推理和产生新的模拟矢量.实验结果表明:使用不同推理算法生成的模拟矢量长度大大缩短,平均为原有模拟矢量的1*/10左右,其中最高路径覆盖率达到甚至超过了原有样本.

关 键 词:贝叶斯网络  机器学习  路径覆盖率  模拟矢量生成  验证  使用  贝叶斯网络  优化模拟  矢量  生成方法  Bayesian  Network  Vector  Generation  Simulation  Approach  样本  路径覆盖率  长度  推理算法  结果  实验  分支  输入变量  评测准则  互信息  信息论
收稿时间:2006-08-15
修稿时间:2006-08-152006-12-15

An Efficient Approach to Simulation Vector Generation Using Bayesian Network
Yi Jiangfang,Tong Dong,Cheng Xu.An Efficient Approach to Simulation Vector Generation Using Bayesian Network[J].Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics,2007,19(5):616-621.
Authors:Yi Jiangfang  Tong Dong  Cheng Xu
Abstract:Improving the efficiency of simulation-based for regression test are huge and unnecessary. They made validation is important. Most of simulation vectors the covering process inefficient. In this paper, we used Bayesian network to describe the relation between the inputs and the branch statements. The new simulation vectors were generated by reasoning on the network. We performed experiments on some functional modules. The results indicate that the average vector length generated by the Bayesian network using different reference algorithms is about 10% of the original one, but the best path coverage even exceeds the original one.
Keywords:validation Bayesian network  machine learning  path coverage  generation of simulation vectors  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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