基于软件层次化模型的软件测试数据生成

针对基于Markov链模型的软件测试技术在测试数据生成时不考虑软件的结构信息,生成的测试数据集对代码路径的覆盖能力以及缺陷检测能力都较低的问题,将统计测试与基于Markov链模型的测试相结合,提出了一种新的软件测试模型——软件层次化模型。该模型涵盖了软件与外部环境之间的交互,同时描述了软件内部结构信息。还给出了该模型测试数据集的生成算法：首先生成符合使用情况的测试序列,然后为测试序列生成覆盖软件内部结构的输入数据。通过针对示例软件的实验结果表明,与基于Markov链模型的测试方法对比,基于软件层次化模型的测试在满足软件测试充分性要求的同时,提高了测试数据集的代码路径覆盖能力和缺陷检测能力。     

基于区间算法的软件测试数据生成方法

软件测试过程中经常需要对大量的数值计算模块进行穷举测试,传统的软件测试方法就显露出了不足与局限。该文采用区间算法生成测试数据,比较了采用区间算法的软件测试方法和传统的软件测试方法,结果表明,区间代数方法很好地解决了传统测试方法不能解决的问题,发现程序代码中可能的计算异常,判断能否给出程序代码输出变量的上限范围和是否存在不可能达到的分支。     

基于PowerDesigner生成数据库测试数据

在管理信息系统开发设计过程中，经常需要输入大量的测试数据采验证数据库的性能，本文介绍在了在管理信息系统开发过程中，如何利用计算机辅助设计工具PowerDesigner为数据库生成测试数据．对数据库的质量进行评估。     

基于模拟退火遗传算法的软件测试数据自动生成

提出了一种应用于软件测试中的基于模拟退火遗传算法的测试数据自动生成算法。该算法针对测试数据自动生成的特点将遗传算法和模拟退火有机结合,充分发挥遗传算法的全局搜索和模拟退火的局部搜索优势,提高了测试数据的生成能力。实验结果表明,该算法在测试数据自动生成的效率和效果方面,优于遗传算法。     

基于免疫遗传算法的软件测试数据自动生成

提出了一种应用于软件测试中的基于免疫遗传算法（IGA）的软件测试数据自动生成的算法。该算法在传统的遗传算法中引入免疫算子,免疫算子其中包括获取疫苗、注射疫苗和免疫选择。实验结果表明,该算法的效果比传统的遗传算法效果好。     

基于量子遗传算法的软件测试数据自动生成

测试数据的自动生成是测试阶段最关键的技术问题,改进软件测试方法,对提高软件测试的自动化程度具有十分重要的现实意义;在测试数据的自动生成的方法中,遗传算法虽然取得了较好的效果,但是这种算法存在缺陷和局限性,而量子遗传算法改善了其不足之处;应用量子遗传算法解决软件测试数据生成问题,克服了传统的以测试数据为核心的测试方法的不足和缺陷,实验结果表明量子遗传算法的测试用例生成效率高于遗传算法;所以,量子遗传算法可以作为一种较为理想的算法进行测试数据的自动生成,对软件测试中的测试数据自动生成具有很强的使用价值。     

基于PowerDesigner生成数据库测试数据

在管理信息系统开发设计过程中,经常需要输入大量的测试数据来验证数据库的性能,本文介绍在了在管理信息系统开发过程中,如何利用计算机辅助设计工具PowerDesigner为数据库生成测试数据,对数据库的质量进行评估。     

基于蚁群算法的软件测试数据自动生成

提出了一种基于蚁群算法的测试数据自动生成方法。该方法采用位串形式编码,实现了被测程序输入空间到蚂蚁路径网络的映射模型。根据程序插装函数定义的路径信息素轨迹强度,蚂蚁进行群体协作搜索最佳路径,生成测试数据。在基本蚁群算法基础上,通过引入变异算子和自适应挥发系数,提高了蚂蚁路径的多样性,克服了早熟停滞的缺陷。和模拟退火遗传算法进行了对比实验研究,结果表明了该方法的可行性,生成测试数据的效率优于模拟退火遗传算法。     

基于DWSPSO的软件测试数据自动生成

针对软件结构测试数据的自动生成提出了一种动态改变惯性权重的简化粒子群算法(DWSPSO)。该算法舍弃了粒子速度这个参数,并通过粒子群中所有粒子适应度的整体变化跟踪粒子群的状态。在每次迭代时,算法可根据粒子的适应度变化动态改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性全局搜索与局部搜索能力。实验结果表明,该算法在测试数据的自动生成上,优于基本的粒子群算法以及惯性权值线性递减粒子群算法(LDWPSO)。     

基于移动Agent技术的构件软件框架研究

随着移动Agent技术的快速发展以及构件软件的广泛应用,对一种新型的基于移动agent技术 的构件软件框架的需求日益增长.通过对传统的构件软件框架的不足的分析,提出了一种新的 构件软件框架.与传统的构件软件框架相比,新的构件软件框架具有较强的网络环境的动态适 应性.     

UML在医学影像考试系统建模中的应用

统一建模语言UML是一种标准的、功能强大的建模语言。在介绍UML的基础上,讨论在医学影像在线考试系统的建模过程中,使用Rational Rose工具作为UML的建模环境,并使用UML语言实现系统建模的方法和步骤,给出考试系统的用例模型、静态模型和动态模型。通过该方法的应用,增强系统的可靠性、可重用性和可维护性。     

基于UML的面向对象软件设计

UML是一种通用的可视化建模语言,用于对软件进行描述、可视化处理、构造和建立软件系统的文档。使用UML进行软件设计能够比较显著地提高软件的开发效率,保证软件的开发质量。以中华童装网的开发为例,介绍了一种使用面向对象的UML软件设计方法。     

基于UML的CPN模型在软件测试中的应用

UML在被工业界广泛接受的同时也成为学术界遵循的一种标准建模语言。许多面向对象软件测试的研究都围绕UML模型开展。但UML模型属于半形式化模型,往往无法自动生成测试用例。将UML模型与Petri网相结合,能够弥补其数学支持的不足。文章给出了基于UML的CPN模型的测试框架和一个从UML模型构造CPN模型的算法,并根据该方法给出了自动化支持工具U2CPN的类图结构。     

基于UML类图的软件预测模型

针对面向对象软件开发过程中对软件进行复杂性预测的问题,提出一种在面向对象软件开发的初期阶段通过统一建模语言（UML）类图对软件的复杂性进行度量的模型,该模型运用多元线性方程和统计学原理。对比实验结果表明,为UML类图的可理解性和可修改性所生成的预测模型能建立在由关联和泛化所组成的早期度量标准上。     

基于自适应遗传算法的路径测试数据生成

针对简单遗传算法容易产生早熟收敛的问题,提出一种自适应遗传算法,用以自动生成测试数据。通过把程序插装法与该遗传算法相结合,实现了路径测试数据的自动生成。将三角形分类程序作为实例对其进行性能测试,实验结果表明,基于自适应遗传算法的测试数据自动生成系统能自动改变选择概率和交叉概率,提高了自动生成测试数据的效率。     

基于UML活动图的功能测试场景生成方法

提出一种基于统一建模语言(UML)活动图的功能测试场景生成方法。在给出活动图形式化定义的基础上,划分并压缩循环结构模块与并发结构模块,采用带回溯的深度优先遍历法提取含有复合节点的测试场景,进行解压循环与并发。利用拓扑反蚁群算法处理并发结构模块,解决并发活动排序导致的场景爆炸问题,根据路径复杂性设置场景优先级以提高测试效率。应用结果验证了该方法的可行性和实用性。     

软件设计模式及其角色图的表示

面向对象软件设计模式是用来描述和交流软件设计经验的，设计模式是类和对象的复用的模式，通常用类图来表示；而类图通常侧重于设计与实现，不能描述模式所依赖的语境，利用角色图来表示，它强调了对象间的合作和交互，并利用色色图来描述复合模式，给出了几个描述实例。     

基于安全模式的软件安全设计方法

提出一种基于安全模式的软件安全设计方法,能在设计阶段保障软件的安全性。以新的安全构造型标识安全关注,建立一种高层的安全抽象;阐述使用安全构造型和安全模式进行系统设计的具体过程,给出应用实例的系统设计类图;对安全模式库的构建方法进行分析,并与其他软件设计方法进行了比较。