该文利用软件组件间信息流的传递过程,提出了基于风险分析的回归测试用例优先级排序算法(Risk Analysis-based Test Case Prioritization,RA-TCP).该算法针对现有的优先级排序技术未能有效利用测试用例所覆盖信息的问题,在类粒度下将软...该文利用软件组件间信息流的传递过程,提出了基于风险分析的回归测试用例优先级排序算法(Risk Analysis-based Test Case Prioritization,RA-TCP).该算法针对现有的优先级排序技术未能有效利用测试用例所覆盖信息的问题,在类粒度下将软件抽象为基于信息流的类级有向网络模型,然后将每个测试用例所覆盖的类间信息传递关系用一组杠铃模型表示,结合概率风险评估方法和故障树理论计算杠铃模型的风险值,最后以测试用例所覆盖的杠铃风险总和作为其排序依据.实验结果表明,风险越高的测试用例覆盖错误的可能性越大,RA-TCP算法提高了具有严重风险的错误发现速率,与7种排序算法对比,RA-TCP算法具有较高的错误检出率及较好的稳定性.展开更多
制造物联网通过部署大规模传感器节点获取工业生产过程实时状态数据流,利用复杂事件处理方法对生产过程监测产生的大规模数据流进行实时智能分析处理非常有必要,而其中工序流稳定性判断是生产部门关心的重要问题.然而,制造物联网传感器...制造物联网通过部署大规模传感器节点获取工业生产过程实时状态数据流,利用复杂事件处理方法对生产过程监测产生的大规模数据流进行实时智能分析处理非常有必要,而其中工序流稳定性判断是生产部门关心的重要问题.然而,制造物联网传感器数据流大量存在的固有误差,给工序流稳定性判断带来较大困难.针对该问题,本文定义了概率事件模型并采用一种基于带缓冲的不确定性有穷自动机(NFA with run buffer, r NFA)的概率事件检测方法,提出结合游程检验和灰色系统模型以及bootstrap经验预测的方法对工序流的稳定性做出定量校验.实验结果表明,所提出的方法能够有效检测概率工序流中的生产全局状态,从而在不确定工序流找出较稳定而均衡的工序,给生产线提供改进方向.展开更多
文摘该文利用软件组件间信息流的传递过程,提出了基于风险分析的回归测试用例优先级排序算法(Risk Analysis-based Test Case Prioritization,RA-TCP).该算法针对现有的优先级排序技术未能有效利用测试用例所覆盖信息的问题,在类粒度下将软件抽象为基于信息流的类级有向网络模型,然后将每个测试用例所覆盖的类间信息传递关系用一组杠铃模型表示,结合概率风险评估方法和故障树理论计算杠铃模型的风险值,最后以测试用例所覆盖的杠铃风险总和作为其排序依据.实验结果表明,风险越高的测试用例覆盖错误的可能性越大,RA-TCP算法提高了具有严重风险的错误发现速率,与7种排序算法对比,RA-TCP算法具有较高的错误检出率及较好的稳定性.
文摘制造物联网通过部署大规模传感器节点获取工业生产过程实时状态数据流,利用复杂事件处理方法对生产过程监测产生的大规模数据流进行实时智能分析处理非常有必要,而其中工序流稳定性判断是生产部门关心的重要问题.然而,制造物联网传感器数据流大量存在的固有误差,给工序流稳定性判断带来较大困难.针对该问题,本文定义了概率事件模型并采用一种基于带缓冲的不确定性有穷自动机(NFA with run buffer, r NFA)的概率事件检测方法,提出结合游程检验和灰色系统模型以及bootstrap经验预测的方法对工序流的稳定性做出定量校验.实验结果表明,所提出的方法能够有效检测概率工序流中的生产全局状态,从而在不确定工序流找出较稳定而均衡的工序,给生产线提供改进方向.