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公开(公告)号：CN114461515A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111533653.2
申请日：2021-12-15
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开一种基于领域知识的空间飞行器测试用例自适应生成方法，包括：1、获取待测空间飞行器的参数空间，确定参数各自的概率分布模型、归一化及距离度量方法；2、根据概率分布模型，随机在参数空间中生成一个初始用例，放入测试用例集E中；3、根据概率分布模型，随机在参数空间中生成候选测试用例集C；4、将测试用例表示成向量的形式，从候选测试用例集C中选择距离测试用例集E最短距离最大的候选测试用例，并将其放入测试用例集E中；5、不断执行上述步骤3、4，直至测试用例集E中生成了足够的测试用例。本发明使生成的测试用例集更加贴近空间飞行器的实际测试需求，增强了测试用例集的有效性，有助于提高测试效率。
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公开(公告)号：CN114328188A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111506160.X
申请日：2021-12-10
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京空间飞行器总体设计部
Abstract: 本发明公开一种基于模型的航天器控制器软件测试用例自动生成方法，包括：1)、空间飞行器测试需求形式化建模，用UML状态图对测试需求中航天器的状态以及其转换进行建模得到标准模型；2)、对标准模型预处理，将状态图中包含的测试信息转换成有向图存储；3)、通过有向图可得到不同的覆盖准则下的测试路径；4)、对每一条测试路径划分系统输入输出，并对该路径的输入空间进行等价类划分。5)、对每一个等价类进行赋值操作，得到该逻辑序列上的具体测试用例的序列。本发明解决了航天器软件需求缺乏统一描述方式的缺点；解决目前测试过程中测试场景的设计完全依赖测试人员经验，无法保障设计的测试场景有效覆盖自主功能全部需求的缺点。
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公开(公告)号：CN116954969A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310817416.1
申请日：2023-07-05
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种基于酉运算的量子程序自动修复方法：包括：1)、将量子程序视为黑盒模型并对其进行建模，建立初态、末态以及演化过程之间合理的方程，对演化算子进行初步求解；2)、定义前置修复和后置修复两种修复模式，并建立合理的数学关系；3)、采用由足够充分的正交基的测试用例集，以输出和期望概率分布的K‑L散度作为评判基准作为测试预言；4)、根据测试结果对演化算子进行修正和进一步估计，并对等价的估计算子进行约简；5)、计算候选的补丁，并对非酉的补丁就行酉化修正。本发明首次提出针对量子程序的自动修复方法，通过利用量子的特性，能够实现低定位需求、多缺陷修复、全自动的过程，旨在降低量子程序修复成本的同时提高其质量。
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公开(公告)号：CN114185785A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111505687.0
申请日：2021-12-10
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了面向深度神经网络的自然语言处理技术测试用例约简方法，包括：步骤1)、明确待测试的模型，并使用原始数据对基于深度神经网络的自然语言处理模型进行训练；步骤2)、使用训练好的模型提取原始测试集的特征向量，并将提取的文本数据的特征向量存储在xlsx文件中；步骤3)、定义评价函数对文本数据测试用例进行排序，评价函数值越大表示测试用例被错误分类的可能性越大，将评价函数值大的测试用例依次向前排。本发明从所使用文本数据独有的特征出发，定义了衡量测试用例被错误分类可能性大小的函数；随着基于深度神经网络自然语言处理技术模型的普及，可有效提升这类模型的测试效率，削减测试成本。
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公开(公告)号：CN102831064A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210323335.8
申请日：2012-09-04
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种面向可靠性评估的软件自适应测试方法，它用五大步骤：步骤一、根据可控马尔可夫链模型，得到测试过程的控制器方程；步骤二、由控制器方程，在软件测试过程中，每一步选取的测试决策应满足期望目标函数值最小；步骤三、如果被测软件参数已知，就可直接根据上述方式求得测试决策，从而逐步把测试进行下去；步骤四、如果被测软件参数未知，利用自适应测试，在每步测试中通过在线估计系统参数；步骤五、利用估计值求得最优测试决策，逐步把测试进行下去，直到满足测试停止条件。本发明在可靠性评估中充分考虑了不同失效对软件可靠性的影响的不同，通过引入反馈和自适应控制的思想，对测试过程进行在线的控制和优化，从而提高可靠性评估的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118152268A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410168518.X
申请日：2024-02-06
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种基于混态测试用例的量子程序测试方法：包括：步骤1)、生成相应的混态测试用例；步骤2)、执行混态测试用例以测试量子程序；步骤3)、根据量子程序输出态的测量结果判断该测试用例是否通过。本发明是首个提出了在量子程序测试过程中采用混态测试用例的方法，在充分利用量子信息的情况下，其主要优点在于：第一，本发明所采用的混态测试用例能够表示更一般的量子态，进而可以对更为复杂的量子程序进行测试；第二，本发明所采用的混态测试用例能够保证在覆盖率一定的情况下减少测试用例的数量，进而可以提高量子程序测试过程的效率；第三，本发明提出的两种混态制备的方法能够帮助测试人员在测试量子程序时生成混态测试用例；第四，本发明提出的四种测试预言能够帮助测试人员分析执行混态测试用例后对应的测试结果。
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公开(公告)号：CN118535452A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410455121.9
申请日：2024-04-16
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种基于距离和增量学习模型的量子程序测试方法，包括：1)在测试空间中构造候选集。2)基于候选测试用例与执行集的距离信息计算每个候选测试用例的适应度。3)根据测试预期多次执行测试用例，根据测试输出分布与预期比较判定测试结果将其放入已执行集。4)重复步骤1‑3，直至达到增量学习启动条件。5)采用基于随机梯度下降的增量学习模型对已执行集进行训练，形成缺陷分类器。6)在测试空间中生成候选集，根据距离和增量学习预测结果计算每个候选测试用例的置信度。7)选择置信度最高的候选测试用例执行，记录测试结果，并将其加入已执行集。8)当测试间隔达到增量学习学习间隔时，更新增量学习模型。9)重复步骤6‑8，直至达到测试停止条件。
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公开(公告)号：CN114817002A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210343209.2
申请日：2022-04-02
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于反馈机制的自然语言处理模型测试用例约简方法。本发明可以有效削减测试成本，提升测试效率，并提升这类模型的质量。本发明包括：步骤1)、在原有数据集基础上依据数据类别分层抽样获取小的数据集D；2)、依据已有的测试用例评价函数将数据集D分为两类，第一类为容易使模型出错的类别第二类为不容易使模型出错的类别；3)、使用分类好的数据集训练SVM模型，并使用训练好的SVM模型对剩余数据进行分类得到初始测试集T；4)、引入反馈机制，使用初始测试集进行测试得到错误数据，将错误数据反馈到SVM模型中对其参数进行及时调整，并重新对剩余数据进行分类和得到新的错误数据，迭代到最大迭代次数停止得到最终约简后的测试用例集。
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公开(公告)号：CN105677570B
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201610016760.0
申请日：2016-01-11
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种基于事件响应函数树模型的GUI软件测试用例生成方法，包括：分析GUI软件的函数调用关系，并构造其函数调用图；根据所构造的软件函数调用图提取所有的事件响应函数，并录制事件响应函数相应的操作，生成脚本文件；通过函数调用图，分析出各个事件响应函数之间的主从关系，从而构造事件响应函数树；遍历步骤3所生成的事件响应函数树，找出所有从根节点出发到叶子结点截止的路径，根据这些路径，按照事件响应函数的先后顺序，依次组合所录制的相应操作脚本，最终组成测试用例。该方法构造了事件响应函数树，可以自动分析事件之间的可达关系，进而生成有效的测试用例。
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公开(公告)号：CN105677570A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610016760.0
申请日：2016-01-11
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3684
Abstract: 一种基于事件响应函数树模型的GUI软件测试用例生成方法，包括：分析GUI软件的函数调用关系，并构造其函数调用图；根据所构造的软件函数调用图提取所有的事件响应函数，并录制事件响应函数相应的操作，生成脚本文件；通过函数调用图，分析出各个事件响应函数之间的主从关系，从而构造事件响应函数树；遍历步骤3所生成的事件响应函数树，找出所有从根节点出发到叶子结点截止的路径，根据这些路径，按照事件响应函数的先后顺序，依次组合所录制的相应操作脚本，最终组成测试用例。该方法构造了事件响应函数树，可以自动分析事件之间的可达关系，进而生成有效的测试用例。
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