發(fā)布時(shí)間：2021-02-10 05:08

　　變異測(cè)試是一種面向缺陷的軟件測(cè)試技術(shù),通過(guò)在源程序中人工注入缺陷產(chǎn)生變異體來(lái)模擬軟件中的各種缺陷,用以評(píng)價(jià)和提升測(cè)試用例集的質(zhì)量。高階變異測(cè)試通過(guò)在源程序中人工注入兩個(gè)及以上故障用以模擬程序中實(shí)際的復(fù)雜缺陷,在高階變異測(cè)試中具有重要意義�，F(xiàn)有研究中多數(shù)以二階變異體為基礎(chǔ)進(jìn)行研究,然而在一階變異體組合形成二階變異體時(shí),二階變異體個(gè)數(shù)會(huì)急劇增長(zhǎng),加大了二階變異體的執(zhí)行開(kāi)銷(xiāo)并且難以從龐大的二階變異體中發(fā)現(xiàn)有利于增加測(cè)試用例的隱藏二階變異體,這大大增加了二階變異測(cè)試的執(zhí)行開(kāi)銷(xiāo)。為了解決二階變異測(cè)試的執(zhí)行開(kāi)銷(xiāo)問(wèn)題,本文提出一種基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二階變異體約簡(jiǎn)的方法。該方法首先采用較為全面的二階變異體組合策略,該策略對(duì)一階變異體進(jìn)行充分組合形成二階變異體,旨在充分模擬程序中的復(fù)雜缺陷。其次,根據(jù)多種情況下的簡(jiǎn)單直觀因素分析和復(fù)雜因素分析,確定影響二階變異體執(zhí)行過(guò)程中的中間值相似性的多種因素。最后,將這些影響因素及獲取到的對(duì)應(yīng)因素的具體信息作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,進(jìn)行了基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的二階變異體聚類(lèi),從而達(dá)到減少二階變異體數(shù)量和發(fā)現(xiàn)有利于增加測(cè)試用例的隱藏二階變異體的目標(biāo),進(jìn)而降低二階變異測(cè)試... 

【文章來(lái)源】：內(nèi)蒙古大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū) 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)技術(shù)與基礎(chǔ)知識(shí)
    2.1 變異測(cè)試
    2.2 變異體約簡(jiǎn)技術(shù)
    2.3 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的二階變異體約簡(jiǎn)方法
    3.1 基礎(chǔ)概念及條件下二階等價(jià)變異體示例
        3.1.1 基礎(chǔ)概念定義
        3.1.2 條件下二階等價(jià)變異體示例
    3.2 基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的二階變異體約簡(jiǎn)方法的具體描述
        3.2.1 二階變異體的產(chǎn)生
        3.2.2 特征屬性的分析和確定
        3.2.3 基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二階變異體約簡(jiǎn)方法中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)
    3.3 本章小結(jié)
第四章 基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的二階變異體約簡(jiǎn)方法的分析評(píng)價(jià)
    4.1 基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的二階變異體約簡(jiǎn)方法的理論分析
        4.1.1 變異體約簡(jiǎn)的理論分析
        4.1.2 隱藏二階變異體的理論分析
    4.2 基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的二階變異體約簡(jiǎn)方法的實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
        4.2.1 實(shí)驗(yàn)對(duì)象和實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        4.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.3 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
參加項(xiàng)目



本文編號(hào)：3026831