基于通信协议的接口测试用例自动生成框架

为了实现对软件配置项和软件系统的接口测试的测试用例自动生成,建立了基于通信协议的接口测试用例自动生成框架,对该生成框架的输入模型和算法集合进行研究。提出了基于通信协议的接口测试用例生成框架的输入模型,并在输入模型中建立数据帧之间的一级关联矩阵和数据帧内字段间的二级关联矩阵。以输入模型为基础,说明发送端和接收端的接口测试用例自动生成算法。结合实际项目中的通信协议,介绍了如何将通信协议信息转换至输入模型,如何通过算法集合自动生成测试用例集。实验结果表明：基于通信协议的接口测试用例自动生成框架生成的接口测试用例可以替代人工生成的接口测试用例,极大地提高了软件接口测试工作的效率。     

基于输入输出关系的局部组合测试技术

主要针对软件测试中黑盒测试时测试用例集过大,以及测试效率低的问题,提出了一种有用有效的测试用例集生成设计方法.该方法根据待测系统参数的输入输出关系,对输入参数进行分组生成输入参数的组合关系集,再仅对组合关系集中每组输入变量生成两两组合覆盖测试用例集合,然后进行水平拼接生成最终的用于待测系统测试的测试用例集合.实验结果表明,该方法不仅能有效地减少了测试用例数目,而且还能够保持了原来测试检错能力,从而提高测试效率.     

测控软件数据接口测试与典型缺陷分析

为提升软件测试效率与加强测试质量,考虑装备软件数据接口功能多变、任务复杂的特点,提取装备测控软件数据处理接口共性,分析测试与控制参数以及数据通信接口数据帧结构、内容与特点,并以此为基础构造数据处理接口测试模式,提出对应的测试策略.通过这种办法更科学系统地指导针对数据输入/输出接口、人机交互接口及数据文件接口测试用例的设计.将所述测试方法应用于某装备测控软件数据处理接口测试,能有效发现软件缺陷,提升装备软件质量.     

基于依赖模型的REST接口测试用例生成方法研究

REST接口中普遍存在依赖关系,导致生成合理的接口调用序列与输入参数变得十分困难。现有的大多数方法只考虑了其中一种依赖关系,并需要人工执行繁杂的前置操作,生成的测试用例有效性仍然较低。针对以上问题,文中提出了一种基于依赖模型的测试用例生成方法。通过解析OpenAPI文档,该方法提取了接口内的操作间依赖关系与参数间依赖关系,并据此建立了两种依赖模型,从模型生成测试用例,最后从3方面确定测试预言。实验结果表明,该方法的输入度量覆盖率达到了100%,状态码类别、状态码、响应资源类型的覆盖率分别达到了100%,91.67%,83.33%,并能在限定时间内检出接口内部缺陷;与RESTler和RESTest相比,该方法的输出度量覆盖率最大提高了36%,触发了最多次的异常响应状态码,检测到接口异常响应的比例最大提高了10%。该方法为REST接口的测试用例生成问题提供了有价值的参考。     

基于对抗生成网络的缺陷定位模型域数据增强方法

缺陷定位获取并分析测试用例集的运行信息, 从而度量出各个语句为缺陷的可疑性. 测试用例集由输入域数据构建, 包含成功测试用例和失败测试用例两种类型. 由于失败测试用例在输入域分布不规律且比例很低, 失败测试用例数量往往远少于成功测试用例数量. 已有研究表明, 少量失败测试用例会导致测试用例集出现类别不平衡问题, 严重影响着缺陷定位有效性. 为了解决这个问题, 提出基于对抗生成网络的缺陷定位模型域数据增强方法. 该方法基于模型域(即缺陷定位频谱信息)而非传统输入域(即程序输入), 利用对抗生成网络合成覆盖最小可疑集合的模型域失败测试用例, 从模型域上解决类别不平衡的问题. 实验结果表明, 所提方法大幅提升了11种典型缺陷定位方法的效能.     

基于黑盒测试的航天嵌入式软件用例设计方法

为了提高测试用例设计的效率,简化测试用例数量,提出了基于黑盒测试的航天嵌入式软件用例设计方法.阐述了确认测试过程中实用的测试用例设计流程,提出了在设计测试输入数据的基础上加强测试逻辑设计的用例设计方法,并结合实际工程经验,给出了测试用例的总体设计思路.最后,对测试遗漏问题及其原因进行了分析,为今后进行更有效的星载软件测试提供了参考.     

基于分类树的随机测试用例生成

随机测试(RT)已被用于在基于模型的测试中自动生成满足一定模型覆盖准则的测试用例集合.然而,完全随机的测试用例产生方法可能会导致大量冗余的测试用例.因此,在研究基于UML(Unified Modeling Language)活动图产生测试用例的基础上,提出了一种基于分类树的随机测试用例产生方法(CT-RT),运用分类树分析已运行测试用例的输入域,从而指导产生新的测试用例,并通过实验案例说明了对于UML活动图中的简单路径覆盖.该方法较之完全随机的方法大大减少了冗余测试用例的数量.     

基于故障树分析与组合测试的测试用例生成方法

随着软件的日益复杂,如何从巨大的可用测试用例空间中选择少量的测试用例进行有效的测试,成为了软件测试的重要课题之一。给出了一种易于自动化实现的软件测试用例生成方法。首先运用故障树分析原理,获取待测软件故障树的最小割集;然后利用等价类划分法、边界值分析法等经典黑盒测试方法,获取各最小割集中每个元素的典型取值集合;最后利用组合测试技术,在充分考虑各元素两两之间关系的基础上生成测试用例集。该方法对传统的故障树分析方法进行了改造,具有更大的适用范围;综合利用组合覆盖技术与黑盒测试方法,能有效保障测试充分性并减少测试用例数目。工程实践表明,该方法能够大幅提高测试效率。     

基于输入输出关系的综合黑盒测试方法

主要针对黑盒测试存在的问题,提出一种测试用例设计方法:根据系统规格说明和系统输入输出之间的关系等附加信息,来确定输入参数之间的覆盖和约束关系,并对参数输入域进行约减;接着对各组合进行处理;仅对各个组合中的输入变量进行两两组合覆盖;对各相关组的结果进行水平拼接组合.实践结果表明,该方法在不影响测试检错能力的情况下有效地提高了测试用例的选择效果.     

用于GUI软件的测试工具

为提高GUI软件测试的效率、降低软件成本,提出一种针对GUI软件的测试工具.该工具由测试配置设定模块、测试用例设计模块和测试用例执行模块组成.首先根据测试需求进行测试配置设定生成INI文件,然后根据INI文件内容将测试对象窗体中需要测试的控件及属性设定到测试用例设计界面中,在界面中进行测试用例设计,并将设计数据保存到XML文件中,测试用例执行模块通过读取XML文件中的数据完成测试用例的自动执行,同时进行测试结果判断,最后生成测试报告.测试人员只需输入数据,不用编写测试脚就能实现测试用例的自动执行,能减轻测试人员负担,提高软件测试效率.     

用于不均衡数据集的挖掘方法

传统的分类算法大多是基于数据集中各类的样本数是基本均衡的假设的,而实际应用场合中面临的往往是不均衡数据。针对不均衡数据集,利用传统的分类方法往往不能获得良好的性能,因而研究用于处理不均衡数据集的分类方法就显得相当重要,本文对相关的研究做了综述。     

基于LBS签到事件的数据挖掘研究

随着社会信息大爆炸和大量数据的产生,数据挖掘成了广泛关注的话题。本文从Check-in签到事件的数据出发,回顾了基于LBS的数据分析和挖掘现状。通过对Gowalla数据处理与分析,统计签到事件的数据分布规律,分析用户的签到行为,发现Check-in的时间戳具有明显的规律性,体现了人们的工作休闲活动特点,进一步探讨了签到数据在用户的行为习惯分析及兴趣发现等方面的应用。     

基于数据仓库的数据转移方法

数据转移是企业实施数据仓库的关键 ,针对数据仓库的技术特点 ,结合微软公司的数据仓库解决方案和数据转移服务 DTS,对数据转移过程中的几个典型问题 ,给出了其各自的解决方案     

面向海量数据的数据一致性研究

复制是实现海量数据管理的关键技术之一,多副本之间的数据一致性维护是提高分布式系统的容错能力与性能的重要保证。强一致性确保并发的修改操作不会发生冲突,但是限制了系统的可用性、连通性以及副本数量;弱一致性确保副本的最终一致,提高了系统的容错能力。本文从已有的一致性维护方法出发,结合海量数据的特点,对一致性维护过程中所涉及的更新发布、更新传播方式、更新传播内容以及更新冲突解决等几个方面进行了分析,提出了相应的解决方法。     

QAR数据的数据融合算法

分析了QAR数据中影响飞机性能衰减的主要因素,采用自适应加权数据融合算法和扩展卡尔曼滤波算法对相关性能参数进行了状态参量的估计,并验证了自适应加权融合算法在外界环境影响较小时的便捷性和外界环境影响过大时的局限性.引入扩展卡尔曼滤波算法,加入高斯噪声的计算,提高了状态估计值的精确度,为航空公司改善飞机运行提供了参考.     

基于高校数据中心的数据分析

随着信息化技术的快速发展,高校的信息系统日趋完善,各种信息系统如学习平台、教学和办公应用系统都运行在数据中心,数据中心存储了大量的业务信息.对高校数据中心存储的各类应用数据进行抽取、转化和处理,建立面向主题的数据仓库.对系统数据进行挖掘和探索式分析,以可视化驾驶舱的方式直观地展现学校的实际数据状态,通过对数据的可视化分析可以为学校在办学、人才培养和学生管理等方面提供数据支持和决策.     

数据链数据过滤器技术研究

本文主要研究数据过滤器技术征数据链中的应用,并往此基础上提出了数据过滤器的关键技术,在数据管理和资源分配等工程领域具有参考价值。     

基于Clementine的图书馆流通数据挖掘

数字图书馆改变了传统图书馆的服务模式,同时也积累了大量的读者信息,为个性化服务提供了数据基础。本文重点研究聚类分析技术及其在图书馆中的应用,利用Clementine的两步聚类模型实现对读者的聚类分析,将读者聚类为消极型、一般型和积极型三种类型,针对不同类型的读者,图书馆可以提供相应的个性化服务。     

基于数据模糊化处理的数据脱敏研究

随着大数据产业的飞速发展,数据泄露和信息泄露事件也越来越多,基于这种情况下,如何对数据有力的保护成为我们研究的重点内容,本文利用简单替换加密和维吉尼亚两种传统的算法对数据进行加密,利用模糊集里面的隶属函数的方法,对数据进行简单的模糊化处理,并且运用匹配度公式和模糊量词的方法,对数据信息进行进一步的泛化处理,对单数据源的信息的保护起到了预期的效果。     

基于数据池的异构数据集成

基于"数据池"的异构数据的集成,通过建立集成所需的映射规则,引入了代理键和数据颗粒的概念.该集成方法,首先根据语义,建立相应的全局逻辑实体,然后根据映射规则,转换要集成的物理实体到全局逻辑实体.这种方案,比较好的解决了集成中的语义冲突问题,为异构数据集成提供了一种比较可行的方法.