原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对在小样本情况下BP神经网络在生成软件测试用例的过程中可能产生的过学习问题及识别正确率较差的缺点,运用支持向量机具有更好的泛化性能的原理,提出了应用支持向量机生成测试用例的方法.对五个软件测试实例针对多组不同数量的训练样本所做的实验表明,在小样本情况下与BP神经网络相比,应用支持向量机得到的测试用例预期结果的正确率提高了10个百分点以上,说明了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 SVM应用于测试用例生成的方法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 软件工程 软件测试 支持向量机 BP神经网络 测试用例生成
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目 软件技术研究
研究方向 页码范围 115-120
页数 6页 分类号 TP311.52
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.01.027
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 朱嘉钢 江南大学物联网工程学院 39 160 7.0 10.0
5 赵咏斌 江南大学物联网工程学院 1 6 1.0 1.0
9 陆晓 江南大学晓山股份联合实验室 6 18 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
软件工程
软件测试
支持向量机
BP神经网络
测试用例生成
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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