期刊文献+
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
机器学习图像分类程序的蜕变测试框架 被引量:8
1
作者 刘佳洛 姚奕 +4 位作者 黄松 惠战伟 陈强 寇大磊 张仲伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第17期69-77,共9页
机器学习在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等实际应用中已经取得了显著的成功。图像分类作为计算机视觉的一个主要分支。不久的将来,许多的图像分类程序会以机器学习的方式呈现。然而,由于机器学习图像分类程序的测试面临着测试预... 机器学习在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等实际应用中已经取得了显著的成功。图像分类作为计算机视觉的一个主要分支。不久的将来,许多的图像分类程序会以机器学习的方式呈现。然而,由于机器学习图像分类程序的测试面临着测试预言难题,这使得在测试的过程中将需要大量的人力及物力。为了缓解测试预言难题,使用了蜕变测试技术。为了规范测试流程、提高测试效率,提出了一种适用于机器学习图像分类程序的蜕变测试框架。并且通过测试基于SVM和VGGNet图像分类程序,验证了该测试框架的合理性和有效性。 展开更多
关键词 机器学习 测试判定问题 蜕变测试 蜕变关系
下载PDF
基于BM25算法的问题报告质量检测方法 被引量:9
2
作者 陈乐乐 黄松 +2 位作者 孙金磊 惠战伟 吴开舜 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期829-836,共8页
问题报告作为记录和跟踪缺陷的载体,为解决软件质量问题提供依据。目前软件测试常以多人、并行的方式进行,海量问题报告的去假与去重等整合过程正面临严峻的挑战。因此,该文提出一种基于BM25算法的问题报告自动化检测方法,在对问题报告... 问题报告作为记录和跟踪缺陷的载体,为解决软件质量问题提供依据。目前软件测试常以多人、并行的方式进行,海量问题报告的去假与去重等整合过程正面临严峻的挑战。因此,该文提出一种基于BM25算法的问题报告自动化检测方法,在对问题报告进行预处理后,依据测试需求和测试报告样本建立匹配库,利用BM25算法计算两者的相似度得分,并以此为依据检测问题报告的正确性。在软件测试大赛的数据上进行实验,结果表明该文提出的方法能够正确评判大部分问题报告,有效提高了去假与去重效率。 展开更多
关键词 软件测试 BM25算法 问题报告 自然语言处理
原文传递
Comparison of SETAM with Security Use Case and Security Misuse Case:A Software Security Testing Study
3
作者 hui zhanwei HUANG Song 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 CAS 2012年第6期516-520,共5页
A software security testing behavior model,SETAM,was proposed in our previous work as the integrated model for describing software security testing requirements behavior,which is not only compatible with security func... A software security testing behavior model,SETAM,was proposed in our previous work as the integrated model for describing software security testing requirements behavior,which is not only compatible with security functions and latent typical misuse behaviors,but also with the interaction of them.In this paper,we analyze the differences between SETAM with security use case and security misuse case in different types of security test requirements.To illustrate the effectiveness of SETAM,we compare them in a practical case study by the number of test cases and the number of faults detected by them.The results show that SETAM could decrease about 34.87% use cases on average,and the number of faults detected by SETAM increased by 71.67% in average,which means that our model can detect more faults with fewer test cases for software security testing. 展开更多
关键词 security testing security use case security misuse case software security testing behavior model security testing requirement
原文传递
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部