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摘要:
软件测试用例集生成是软件测试中的重要环节.如何优化软件测试用例集,有效提高软件测试用例集的质量,已成为提高软件测试效率的主要手段.机器学习是解决这类问题的有效方法,目前也取得了许多重大的成果.本文对机器学习在软件测试用例集优化生成中的国内外研究现状及存在问题进行了分析,并在此基础上对机器学习与软件测试用例优化结合的发展趋势提出了看法.
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文献信息
篇名 机器学习在软件测试用例集优化生成中的应用
来源期刊 上海电机学院学报 学科 工学
关键词 软件测试用例集 机器学习 遗传算法 流形学习 测试用例优化生成
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目 计算机技术
研究方向 页码范围 162-166
页数 分类号 TP18|TP311.56
字数 4174字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-0020.2010.03.010
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 赵莹 上海电机学院电子信息学院 14 54 4.0 7.0
2 胡静 上海电机学院电子信息学院 20 65 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
软件测试用例集
机器学习
遗传算法
流形学习
测试用例优化生成
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
上海电机学院学报
双月刊
2095-0020
31-1996/Z
16开
上海市橄榄路1350号
1987
chi
出版文献量(篇)
1800
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4
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5924
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