软件测试用例的设计

现今国内软件业对软件测试的重视程序仍然不够,以至于许多bug遗留到软件交付之后才暴露出来,但到那时,不仅改正这些错误的代价高出测试的代价很多倍,而且往往会造成严重的后果,而测试用例的设计是软件测试的重要五一节。本文以现在应用越来越广泛的实时操作系统为例,详细地论述了测试用例的设计方法,从而为测试用例的设计提供了一个思路。     

软件可靠性的GP演化建模

为解决软件可靠性模型的不一致性,摆脱传统模型多种主观假设的束缚,提出了采用遗传程序设计(GP)的演化算法建立基于软件失效间隔时间序列的软件可靠性模型。针对装甲兵工程学院的某软件测试用例进行演化建模,并对其性能指标进行了分析评价,结果验证了GP算法的可行性以及拟合、预测的有效性,从而能有效地应用于软件系统测试,保障数据的有效性。     

Software Operational Profile Based Test Case Allocation Using Fuzzy Logic

Software operational profile (SOP) is used in software reliability prediction,software quality assessment,performance analysis of software,test case allocation,determination of"when to stop testing,"etc.Due to the limited data resources and large efforts required to collect and convert the gathered data into point estimates,reluctance is observed by the software professionals to develop the SOP.A framework is proposed to develop SOP using fuzzy logic,which requires usage data in the form of linguistics.The resulting profile is named fuzzy software operational profile (FSOP).Based on this work,this paper proposes a generalized approach for the allocation of test cases,in which occurrence probability of operations obtained from FSOP are combined with the criticality of the operations using fuzzy inference system (FIS).Traditional methods for the allocation of test cases do not consider the application in which software operates.This is intuitively incorrect.To solve this problem,allocation of test cases with respect to software application using the FIS model is also proposed in this paper.     

考虑故障相关的软件可靠性增长模型研究

软件可靠性增长模型是用来评估和预测软件可靠性的重要工具.目前,绝大多数的软件可靠性增长模型并没有考虑故障之间的相关性,也没有考虑测试环境和运行环境的区别.文中提出了一种随机过程类非齐次泊松过程(NHPP)中的考虑故障相关性、测试环境和运行环境差别的模型.在两组失效数据上的实验分析表明:对这两组失效数据,文中提出的模型比其他一些非齐次泊松过程类模型的拟合效果和预测效果更好.     

软件可靠性工程框架和评估系统实现

给出了软件可靠性工程的实施框架,它规范了软件可靠性评估的过程.文章还提出一个软件可靠性评估系统的体系结构,并给出了实现所需要的一些关键技术.已经依此实现了一个软件可靠性评估系统CaSoR(Computer aid Software of Reliability),并已经被实际     

基于顺序图的软件可靠性测试用例生成方法

将面向对象技术特别是UML中的建模要素应用到软件可靠性测试过程是一个值得研究的问题。对基于UML的操作剖面开发以及基于UML顺序图的测试用例生成方法进行了研究。重点讨论了测试用例生成方法的步骤、具体的建模活动以及自动生成测试用例的“基于模型的代码设计”方法，给出了相应的算法。最后对所讨论方法的有效性进行了分析，从理论上说明了方法的可行性。     

一个基于响铃形故障检测率函数的软件可靠性增长模型

非齐次泊松过程类软件可靠性增长模型是评价软件产品可靠性指标的有效工具．影响软件可靠性增长模型评估和预测准确性的最重要的两个因素是软件中隐藏的初始故障数和故障检测率．一些非齐次泊松过程类模型假设故障检测率是不随测试时间变化的常量,有些模型假设故障检测率是增函数或减函数．这些假设或忽略了测试者的学习过程,或忽略了越迟被检测到的故障的概率就可能越低的特点．该文将测试者的学习过程和软件固有故障检测率的变化特征相结合,提出了一个铃形的故障检测率函数,建立了一个非齐次泊松过程类软件可靠性增长模型——Bbell—SRGM．在一组失效数据上的实验分析表明：对这组失效数据,Bbell—SRGM模型比G-O模型等的拟合效果更好．     

基于Kohonen网络的软件可靠性模型选择

软件可靠性模型是软件可靠性工程的一个重要方面。现在还没有一个通用的模型,模型选择问题已成为模型研究的重点。运用聚类思想对软件可靠性模型的选择进行研究。在对软件失效数据进行编码的基础上,采用Kohonen神经网络对其进行聚类分析,从而实现了可靠性模型的选择。最后通过仿真测试,证明了此方法的有效性和可行性。     

软件可靠性及可靠性多模型综合研究

软件可靠性验证阶段的可靠性增长模型的建立与选择是软件可靠性工程人员长期关注的焦点。首先对软件可靠性基本概念及影响因素和工程确认的几种软件可靠性增长模型进行阐述,探讨近年来工程人员对软件可靠性增长模型的改进方法研究进展,提出了基于模型聚类的混合模型方法,并对该方法进行了实验性仿真分析。     

一种基于改进的K-means聚类和PSO的软件可靠性模型选择*

针对软件可靠性选择主要依靠人的主观经验进行判断、缺乏客观性和准确性的问题,提出了一种基于改进的K-means聚类和粒子群优化(PSO)算法的软件可靠性模型选择方法。该方法采用多评价标准编码,选定一种新的规则化距离作为元素间的相似性度量,应用K-means聚类和PSO分析实现了软件可靠性模型的选择。实验结果验证了该方法的有效性,为软件可靠性模型选择提供了一条新途径。