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公开(公告)号:CN117827682A
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202410188671.9
申请日:2024-02-20
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F11/36 , G06F18/2411 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机的测试用例缺陷预测及分类方法,包括:形成测试用例缺陷集,统计测试用例缺陷集中测试用例的模块信息,搭建待测软件测试用例缺陷模块信息矩阵;收集一批待测软件上可正常运行的普通测试用例集,统计普通测试用例集中测试用例的模块信息,搭建待测软件普通测试用例模块信息矩阵;将测试用例缺陷模块信息矩阵与普通测试用例模块信息矩阵按行打乱排序,形成待测软件测试用例矩阵;将待测软件测试用例矩阵分为训练集、测试集与验证集;将训练集输入支持向量机分类模型中训练,得到训练好的支持向量机分类模型;将验证集输入至训练好的支持向量机分类模型进行预测,并将预测分类结果与验证集中结果对比,计算正确率。
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公开(公告)号:CN117891747A
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202410188669.1
申请日:2024-02-20
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F11/36 , G06N3/088 , G06F16/2455 , G06F16/27
Abstract: 本发明公开了一种基于文本关键字提取的云端测试用例获取方法,包括:生成一批包含特定关键字信息的测试用例集,收集一批以特定关键字信息为主要测试对象的测试用例用于扩充测试用例集;对测试用例集中的测试用例具体功能信息、测试用例模块名称信息以及代码关键字信息进行TF‑IDF算法划分,并依据划分结果对每个测试用例进行标记,生成带标记的测试用例集;将带标记的测试用例集按照标记归类存储至云端数据库;接收来自用户的文本信息,采用TF‑IDF算法提取所述文本信息中的关键字;将关键字输入至云端数据库进行查询,获取带标记的测试用例集中关键字与标记相符的测试用例。
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公开(公告)号:CN117873901A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202410198681.0
申请日:2024-02-22
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于测试用例生成的工业软件迁移学习方法,包括:生成工业软件形成工业软件库,对工业软件库中的工业软件进行指标评估构建工业软件指标矩阵;生成测试用例生成方法库;搭建工业软件测试用例方法矩阵;将每个测试用例生成方法运行于工业软件中,将测试用例生成概率记录在工业软件测试用例方法矩阵中;对每个工业软件所在工业软件指标矩阵的数据构建特征集,对每个工业软件所在的工业软件测试用例方法矩阵内的数据构建结果集;将特征集和结果集输入机器学习模型进行训练,将验证集输入训练好的机器学习模型中得到验证集结果;根据验证集结果百分比大小进行排序对目标工业软件进行自动化测试用例生成。
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