公开(公告)号：CN104281522A

公开(公告)日：2015-01-14

申请号：CN201410543046.8

申请日：2014-10-14

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 巩敦卫 ,  姚香娟 ,  李彬 ,  胡雷 ,  陈永伟

IPC: G06F11/36

Abstract: 本发明提出一种基于语句覆盖和缺陷检测的多目标测试数据缩减方法，目的是有效减少测试数据的冗余度，提高软件测试的效率。首先，将测试数据缩减问题转化为多目标优化问题，优化的目标是使得测试数据集的语句覆盖率和缺陷检测率尽可能地多，并且测试数据的个数尽可能地少；然后明确各个目标函数，建立多目标优化模型；最后提出一种遗传算法对该问题进行求解。该方法能够找到有效的测试数据，使其同时满足满足语句覆盖率、缺陷检测率的最大化，测试数据个数最小化。

公开(公告)号：CN103995954A

公开(公告)日：2014-08-20

申请号：CN201410139373.7

申请日：2014-04-08

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 姚香娟 ,  巩敦卫 ,  顾雅莉 ,  胡雷 ,  陈永伟 ,  吴川

IPC: G06F19/00 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明公布了一种基于邻接矩阵的节点匹配模型及进化求解方法，目的当对关联网络进行综合分析时找出多重身份个体在不同网络中的节点对应关系，从而进行网络数据的挖掘。首先，建立了基于邻接矩阵的节点匹配模型，发明了两个网络匹配优劣的评价函数，从而把网络节点匹配问题转化为一个函数优化问题，从而简化问题；然后，给出了节点匹配问题的进化求解方法；最后，用三类常用的复杂网络进行匹配实验，从而揭示和检验本发明提出的方法的有效性。

公开(公告)号：CN104281522B

公开(公告)日：2017-09-05

申请号：CN201410543046.8

申请日：2014-10-14

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 巩敦卫 ,  姚香娟 ,  李彬 ,  胡雷 ,  陈永伟

IPC: G06F11/36

Abstract: 本发明提出一种基于语句覆盖和缺陷检测的多目标测试数据缩减方法，目的是有效减少测试数据的冗余度，提高软件测试的效率。首先，将测试数据缩减问题转化为多目标优化问题，优化的目标是使得测试数据集的语句覆盖率和缺陷检测率尽可能地多，并且测试数据的个数尽可能地少；然后明确各个目标函数，建立多目标优化模型；最后提出一种遗传算法对该问题进行求解。该方法能够找到有效的测试数据，使其同时满足满足语句覆盖率、缺陷检测率的最大化，测试数据个数最小化。