参数配对及n-way组合覆盖算法研究

组合测试是软件测试数据生成研究的一个重要领域,其中参数配对组合测试的应用最为广泛.对常用的参数配对组合覆盖方法进行了综述分析.目前主流的配对覆盖算法AETG和IPO所存在的主要问题是在确定水平取值时,具有盲目性和随机性,从而难以控制测试用例的规模.为此提出了改进的AETG算法和IPO算法,改进算法通过对参数进行预处理以及综合考虑各因素的水平组合等手段,对测试用例的规模进行控制,采用更加完备的方法尽早确定水平取值.为验证新算法的有效性,进行了仿真实验和实际测试,结果表明,改进算法所生成的测试用例数量要少于原算法,测试用例约减效果更为明显;测试用例数与配对数之间、测试用例数与因素水平数之间存在着某些规律性的联系,分析得出了一系列相关的结论.在配对覆盖的基础上,提出了遗传算法与AETG算法相结合的n-way组合覆盖算法,证明了其时间复杂性较已有算法得到了改善.

代数曲面混合的切分结合S曲面补洞方法

该文首先采用代数曲线样条逼近的方法参数化混合边界,然后用三次样条曲面混合任意两个隐式代数曲面,实现样条曲面和基曲面之间光滑过渡.进一步,文中采用GB样条混合两张代数曲面,当混合边界为Lissajous曲线、二次曲线、三角函数曲线、双曲函数曲线、悬链线或螺旋线等特殊曲线时,可实现混合曲面精确插值边界曲线.而对于多个隐式代数曲面混合,又首次提出了G1连续的切分结合S曲面片补洞的方法,且每张曲面片的形状都可通过形状参数直观地进行调整.

混沌噪声调频信号对UWB-SAR／ISAR成像的干扰

建立了n-Way Bernoulli混沌调频信号模型,分析了UWB-SAR/ISAR的成像特点,提出利用Bernoulli混沌噪声调频信号对UWB-SAR/ISAR进行成像干扰。仿真结果表明,利用Bernoulli混沌噪声调频信号干扰UWB-SAR/ISAR是可行的。

基于支持向量机的测试用例自动生成方法

针对软件测试中功能测试用例集的数量较大且覆盖率较低的问题,提出一种基于支持向量机的测试用例自动生成方法。利用PICT测试工具产生输入参数的两组合或三组合的数据集作为典型样本集,为待测试软件的输入输出关系训练SVM网络功能模型。实验结果表明,训练好的模型可有效地预测出n-way组合的输入数据对应的期望结果,实现自动生成数量较小且覆盖率更高的测试用例集。