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基于神经网络的回归测试用例优化研究
基于神经网络的回归测试用例优化研究
作者:
杨金凤
黄伟
原文服务方:
现代电子技术
回归测试
测试用例
神经网络
BP网络
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
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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
主办单位:
陕西电子杂志社
出版周期:
半月刊
ISSN:
1004-373X
CN:
61-1224/TN
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1977-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
23937
总下载数(次)
0
总被引数(次)
135074
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