排序方式: 共有1条查询结果,搜索用时 2 毫秒
1
1.
软件测试过程中,缩小测试用例集的规模,通常需要根据经验进行分析,找出输入输出间的非映射关系,这往往要耗费过多的测试资源。而人工神经网络在此问题的处理上有其特有的优势。因此文章提出了一种改进的规则提取方法,用于生成测试用例。通过构建神经网络模型,建立输入/输出之间的非线性映射关系,接着根据连接的权值,裁剪网络,去除与特定输出无关的输入属性。然后,在规则提取阶段仅保留两个与该输出最为相关的输入,并由此提取出IF-THEN规则,生成测试用例。文章完成了改进后规则提取算法各阶段的自动化,显著降低了在测试用例设计环节上的开销。最后,通过程序验证了该方法的有效性。 相似文献
1