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基于扩展有限状态机测试中测试输入数据自动选取的研究
基于扩展有限状态机测试中测试输入数据自动选取的研究
作者:
张涌
王渊峰
钱乐秋
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
软件测试
扩展有限状态机
测试输入数据自动选取
区间削减
分段梯度最优下降算法
摘要:
扩展有限状态机(EFSM)模型是有限状态机(FSM)模型的一个扩展,它在FSM模型的基础上增加了变量、操作以及状态迁移的前置条件,通过EFSM我们可以更加精确地刻画软件系统的动态行为.基于EFSM的测试可以应用到许多领域,因此具有重要的研究价值和实际意义.许多研究人员已经提出了基于FSM测试的测试输入序列的构造方法,但基于EFSM的测试与FSM相比由于变量和状态迁移的前置条件的引入,增加了构造其测试输入的复杂性.我们认为基于EFSM测试的测试输入应该包含两个部分:即测试输入序列以及该输入序列上包含的输入变量的确定值(测试输入数据).手工选取这些测试数据的工作十分繁琐,极大地增加了测试的花费,因此自动选取这些测试数据可以大大提高实际测试工作的效率.该文提出一种基于EFSM测试的测试数据自动选取方法,该方法利用两个关键的步骤:①区间削减和②分段梯度最优下降算法来自动选取测试数据.实验表明利用该方法可以自动选取大部分的测试数据,并且收敛速度较快;在某些无法得到确定解的情况下,区间削减也可以为测试人员提供一个较小的输入变量取值区间, 方便了测试人员从中手工选择测试数据.
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篇名
基于扩展有限状态机测试中测试输入数据自动选取的研究
来源期刊
计算机学报
学科
工学
关键词
软件测试
扩展有限状态机
测试输入数据自动选取
区间削减
分段梯度最优下降算法
年,卷(期)
2003,(10)
所属期刊栏目
研究论文与技术报告
研究方向
页码范围
1295-1303
页数
9页
分类号
TP311
字数
10794字
语种
中文
DOI
10.3321/j.issn:0254-4164.2003.10.012
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王渊峰
复旦大学计算机科学系
8
599
8.0
8.0
2
钱乐秋
复旦大学计算机科学系
61
1658
21.0
39.0
3
张涌
复旦大学计算机科学系
9
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7.0
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分段梯度最优下降算法
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研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机学报
主办单位:
中国计算机学会
中国科学院计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
0254-4164
CN:
11-1826/TP
开本:
大16开
出版地:
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
邮发代号:
2-833
创刊时间:
1978
语种:
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
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