基于敏捷方法的软件测试模型研究

软件测试的实施效果直接影响到软件的可靠性和质量,目前出现了一些测试的模型,并且有一定的实用性,例如V模型、W模型等,并对两种模型进行了分析与研究,总结出它们的优缺点,同时,对当前在软件行业颇为流行的敏捷开发模式进行了一定的研究,并根据具体开发的情况对模型做了敏捷方法的改进。该方法能更好地提高软件测试的效率。对中小型软件开发的测试有着很好的适用性。

面向多类别模式分类问题的新型阴性选择算法

针对阴性选择算法缺乏高效的分类器生成机制和"过拟合"抑制机制的缺陷,提出了一种面向多类别模式分类的阴性选择算法CS-NSA。通过引入克隆选择机制,根据分类器的分类效果和刺激度对其进行自适应学习;针对多类别模式分类的"过拟合"问题,引入了检测器集合的修剪机制,增强了检测器的分类推广能力。对比实验结果证明:与著名的人工免疫分类器AIRS相比,CS-NSA体现出更高的正确识别率。