[发明专利]测试用例生成方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种测试用例生成方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取预设的用例集合中的每个测试用例；将所述每个测试用例所包含的测试参数的取值输入至已训练完成的用例失败预测模型中，以获得所述每个测试用例的失败预测概率；以及基于所述每个测试用例的失败预测概率生成目标测试用例集合。本发明通过计算物理层特性参数的失败预测概率，选择失败预测概率相对高的物理层特性参数生成用于物理层软件测试的用例，以提升用例有效性并且兼顾覆盖率。

技术领域

本发明涉及测试领域，具体涉及用于无线通信物理层的测试用例生成方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着科学技术的日益发展，针对硬件和/或软件产品进行性能测试变得越来越重要，由此，对测试用例的有效性和覆盖全面性提出了挑战。示例性地，在5G无线通信中，物理层软件测试配置参数多，协议相比4G LTE（长期演进）配置更加灵活，导致需要用大量的测试用例做覆盖测试，测试效率较低。

目前生成测试用例有两种方式：通过人工配置用例和在一定规则下随机生成用例进行测试。前者由测试人员经过测试分析生成，用例有效性较高，即平均发现一个缺陷需要的用例个数较少，但是人工配置用例产出效率较低，一定测试时间内覆盖有限；后者可以批量生成测试用例，提高覆盖率，但是由于是无差别的随机生成测试用例，用例有效性较低，即平均发现一个缺陷需要的用例个数较多。

发明内容

针对以上现有技术的缺陷，本发明提供一种测试用例生成方法、装置、设备及存储介质，通过计算物理层特性参数的失败预测概率，选择失败预测概率相对高的物理层特性参数生成用于物理层软件测试的用例，以提升用例有效性并且兼顾覆盖率。

为实现上述目的，本发明的实施例提供了一种测试用例生成方法，所述方法包括：获取预设的用例集合中的每个测试用例；将所述每个测试用例所包含的测试参数的取值输入至已训练完成的用例失败预测模型中，以获得所述每个测试用例的失败预测概率；以及基于所述每个测试用例的失败预测概率生成目标测试用例集合。

所述基于所述每个测试用例的失败预测概率生成目标测试用例集合的步骤进一步包括：根据所述预设的用例集合中的所述每个测试用例的失败预测概率计算每个测试参数的不同取值的失败预测概率；以及根据所述每个测试参数的不同取值的失败预测概率生成所述目标测试用例集合。

所述测试用例生成方法进一步包括：通过如下方式得到所述用例失败预测模型：收集预定时间范围内的历史用例测试数据，其中所述历史用例测试数据至少包括每个用例所包含的测试参数的取值，以及每个用例的测试结果；以及基于所述历史用例测试数据对预设的原始模型进行训练，以获得所述用例失败预测模型。

进一步地，所述预设的原始模型为三层神经网络模型，其中所述三层神经网络模型具有输入层、隐藏层和输出层。

根据所述预设的用例集合中的所述每个测试用例的失败预测概率计算每个测试参数的不同取值的失败预测概率的步骤进一步包括：根据所述每个测试参数的不同取值对所述预设的用例集合中的每个用例进行分类，以获得分别与每个测试参数的特定取值或特定取值范围相对应的关联用例集合，其中，针对每个测试参数，与其特定取值或特定取值范围相对应的关联用例集合中的全部用例中的该测试参数的取值均是该特定取值或均在该特定取值范围内。

根据所述预设的用例集合中的所述每个测试用例的失败预测概率计算每个测试参数的不同取值的失败预测概率的步骤进一步包括：将所述每个测试用例的失败预测概率大于预设门限值的测试用例标记为预测失败的用例。

计算每个测试参数的不同取值的失败预测概率的步骤进一步包括：针对一测试参数的每个特定取值或特定取值范围，将与所述特定取值或特定取值范围对应的关联用例集合中被标记为预测失败的用例数量与该关联用例集合中的用例总数量的比值作为所述测试参数的所述特定取值或特定取值范围的失败预测概率。