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公开(公告)号：CN116662155A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310444670.1
申请日：2023-04-24
Applicant: 西南科技大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种软件的组合测试用例优化方法和装置，该方法包括：确定一个待优化的测试用例集；对测试用例集中各测试用例的参数组合的有效性进行标记，分别得到有效参数标记矩阵和经过有效参数标记后的次级测试用例集；针对次级测试用例集中的每一个测试用例，根据有效参数标记矩阵对次级测试用例集中的冗余信息进行筛减；根据筛减后得到的各个测试用例，确定优化后的测试用例集。本方案能够降低测试用例集的覆盖冗余，进而提升测试用例的测试效率和效果，减少软件测试的时间和成本。
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公开(公告)号：CN115391226A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211121511.X
申请日：2022-09-15
Applicant: 西南科技大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本申请公开了一种两两组合测试用例覆盖冗余的评价方法、装置、设备及介质，涉及软件测试技术领域，包括：基于获取到的测试用例集构建初始测试用例矩阵；对初始测试用例矩阵重新进行赋值编码得到目标测试用例矩阵，构建参数组合矩阵、覆盖冗余矩阵和测试用例冗余分布矩阵；利用目标测试用例矩阵和参数组合矩阵对覆盖冗余矩阵和测试用例冗余分布矩阵进行更新，并基于更新后的所述覆盖冗余矩阵得到用于表征两两组合覆盖冗余占比的覆盖冗余程度矩阵；显示更新后的测试用例冗余分布矩阵以及覆盖冗余程度矩阵，并对测试用例集中两两组合测试用例的覆盖冗余进行评价。能够快速清楚的展示测试用例集的覆盖能力以及两两组合覆盖冗余的分布情况并进行评价。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116662155B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202310444670.1
申请日：2023-04-24
Applicant: 西南科技大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种软件的组合测试用例优化方法和装置，该方法包括：确定一个待优化的测试用例集；对测试用例集中各测试用例的参数组合的有效性进行标记，分别得到有效参数标记矩阵和经过有效参数标记后的次级测试用例集；针对次级测试用例集中的每一个测试用例，根据有效参数标记矩阵对次级测试用例集中的冗余信息进行筛减；根据筛减后得到的各个测试用例，确定优化后的测试用例集。本方案能够降低测试用例集的覆盖冗余，进而提升测试用例的测试效率和效果，减少软件测试的时间和成本。
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公开(公告)号：CN115248781A
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202211155924.X
申请日：2022-09-22
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 本申请公开了计算机技术领域内的一种组合测试用例生成方法、装置、设备及可读存储介质。本申请在确定删除后的未覆盖集中的组合个数不为0时，并不直接对更新集进行下一轮迭代，而是在符合迁徙条件时，复制更新集得到两个相同的更新集，对两个相同的更新集分别进行个体随机变异后，将其分别作为初始集，进入遍历初始集的步骤，从而基于两个相同的更新集同时开启迭代更新步骤，能够达到多集合并行计算的效果，增大了全局搜素范围，可以降低陷入局部最优的概率，能够快速且准确地输出当前结果集，且最终输出的当前结果集中的测试用例数目少，能够降低测试开销。本申请提供的一种组合测试用例生成装置、设备及可读存储介质，也同样具有上述技术效果。
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公开(公告)号：CN118095014B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410472541.8
申请日：2024-04-19
Applicant: 西南科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/15 , G16C60/00 , G06T11/60 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的复合材料性能快速计算方法，基于多尺度有限元求解的思路，构造两种类型网格，大尺度粗网格用于分析复合材料结构的宏观大尺度特性，小尺度细网格用于表征复合材料结构小尺度下的非均质特性，大幅度降低单次求解的网格单元数量，提升求解速度和收敛效率，大幅减少复合材料结构性能分析的时间；本发明通过提出的基于机器学习的复合材料性能快速计算方法，可以实现复合材料小尺度结构位移的快速预测，与有限元分析相比较，计算效率提升了80倍以上，且反演计算得到的复合材料结构内部应力分布的误差在5%以下。
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公开(公告)号：CN118095014A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410472541.8
申请日：2024-04-19
Applicant: 西南科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/15 , G16C60/00 , G06T11/60 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的复合材料性能快速计算方法，基于多尺度有限元求解的思路，构造两种类型网格，大尺度粗网格用于分析复合材料结构的宏观大尺度特性，小尺度细网格用于表征复合材料结构小尺度下的非均质特性，大幅度降低单次求解的网格单元数量，提升求解速度和收敛效率，大幅减少复合材料结构性能分析的时间；本发明通过提出的基于机器学习的复合材料性能快速计算方法，可以实现复合材料小尺度结构位移的快速预测，与有限元分析相比较，计算效率提升了80倍以上，且反演计算得到的复合材料结构内部应力分布的误差在5%以下。
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公开(公告)号：CN115248781B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211155924.X
申请日：2022-09-22
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 本申请公开了计算机技术领域内的一种组合测试用例生成方法、装置、设备及可读存储介质。本申请在确定删除后的未覆盖集中的组合个数不为0时，并不直接对更新集进行下一轮迭代，而是在符合迁徙条件时，复制更新集得到两个相同的更新集，对两个相同的更新集分别进行个体随机变异后，将其分别作为初始集，进入遍历初始集的步骤，从而基于两个相同的更新集同时开启迭代更新步骤，能够达到多集合并行计算的效果，增大了全局搜素范围，可以降低陷入局部最优的概率，能够快速且准确地输出当前结果集，且最终输出的当前结果集中的测试用例数目少，能够降低测试开销。本申请提供的一种组合测试用例生成装置、设备及可读存储介质，也同样具有上述技术效果。
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