面向回归测试的测试数据扩增方法研究



面向回归测试的测试数据扩增方法研究

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面向回归测试的测试数据扩增方法研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-9页
第1章绪论	第9-15页
· 研究背景与意义	第9页
· 研究现状	第9-11页
· 面向行为的测试数据扩增技术研究现状	第10页
· 面向覆盖的测试数据扩增技术研究现状	第10-11页
· 本文主要工作	第11-12页
· 论文组织结构	第12-13页
· 本章小结	第13-15页
第2章相关理论知识	第15-19页
· 程序的表示方式	第15-17页
· 控制流程图	第15-16页
· 符号执行	第16-17页
· 白盒测试的覆盖准则	第17页
· MapReduce编程模型	第17-18页
· 本章小结	第18-19页
第3章基于谓词引导的测试数据集扩增方法	第19-33页
· 测试数据选择策略	第19页
· 基于谓词的测试数据差异性	第19-22页
· 谓词的提取过程	第19-21页
· 谓词距离	第21-22页
· K-MEANS算法的应用	第22-27页
· K-MEANS算法分析	第22-24页
· 初始中心确定	第24-25页
· 局部孤立点检测	第25-27页
· 基于谓词引导的测试数据扩增方法	第27-29页
· 测试数据集扩增模型	第27-28页
· 算法步骤	第28-29页
· 实验结果与分析	第29-31页
· 实验设置	第29页
· 实验结果	第29-31页
· 本章小结	第31-33页
第4章基于自适应粒子群算法的测试数据扩增方法	第33-43页
· 回归测试数据集扩增的数学模型	第33-34页
· 路径相似度	第33-34页
· 测试数据集扩增的数学模型	第34页
· 初始化种群选择	第34-35页
· 自适应粒子群算法	第35-36页
· 基于自适应粒子群算法的测试数据集扩增方法	第36-39页
· 基于自适应粒子群算法的测试数据集扩增模型	第36-37页
· 算法步骤	第37页
· 实例分析	第37-39页
· 实验结果与分析	第39-42页
· 实验设置	第39页
· 实验结果	第39-42页
· 本章小结	第42-43页
第5章基于MapReduce的并行测试数据集扩增方法	第43-49页
· 测试数据扩增任务并行化的关键问题	第43-44页
· 测试数据集扩增的任务分解	第43页
· 扩增任务各个阶段的通信模型	第43-44页
· 测试数据集扩增方法的并行化实现	第44-46页
· K-MEANS聚类算法的MapReduce实现	第44-45页
· 基于MapReduce的并行测试数据集扩增模型	第45-46页
· 实验结果与分析	第46-48页
· 测试场景定义及其设置	第46-47页
· 实验结果	第47-48页
· 本章小结	第48-49页
第6章原型工具的设计与实现	第49-55页
· 原型工具的设计	第49-51页
· 功能描述	第49页
· 扩增顺序图	第49-50页
· 扩增核心部分类图	第50-51页
· 原型工具的实现	第51-54页
· 本章小结	第54-55页
第7章总结与展望	第55-57页
· 相关工作总结	第55页
· 研究展望	第55-57页
参考文献	第57-61页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第61-63页
致谢	第63-64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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