原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
回归测试是指修改了源代码后,重新进行测试以确认已发现的缺陷是否修复和检测修改是否引入了新的错误或导致其他代码产生错误,在测试过程中占有很大的工作量比重。通过分析神经网络的基本原理,并将BP算法的思想引入到回归测试的用例集选取中,介绍了回归测试用例包选取的算法,通过样本训练,筛选出代码改动后可能影响到的功能,从而可以筛选出优先级别较高的用例。最后,通过测试实践的积累,总结了一套高效易行的回归测试策略。
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文献信息
篇名 基于神经网络的回归测试用例优化研究
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 回归测试 测试用例 神经网络 BP网络
年,卷(期) 2015,(19) 所属期刊栏目 测试?测量?自动化
研究方向 页码范围 114-116
页数 3页 分类号 TN711-34
字数 语种 中文
DOI
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 黄伟 9 0 0.0 0.0
2 杨金凤 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
回归测试
测试用例
神经网络
BP网络
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
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
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135074
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