[发明专利]一种基于贝叶斯估计的测试用例生成方法及系统有效
| 申请号： | 202010811550.7 | 申请日： | 2020-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN112035343B | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 谢晓园;姚羽秋;关超;浦帆 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06N7/00 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 严彦 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于贝叶斯估计的测试用例生成方法及系统，包括以下将软件的输入域划分成多个子区域，并将输入域的边界区域与内部区域区别开来，将边界区域作为优先级最高的子区域；引入贝叶斯估计方式，估计内部区域中子区域里可能包含失效区域的概率，基于概率大小对内部区域中子区域进行排序；按照子区域的优先级顺序生成测试用例，直至发现软件错误；若测试用例数达到预设条件仍未发现软件错误，则继续在优先级最高的子区域生成测试用例，直至发现软件错误。本发明的方法可以很好地解决现有ART方法存在的巨大计算开销问题，并在一定程度上解决了ART方法的边界效应问题，同时提高了运行效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 贝叶斯 估计 测试 生成 方法 系统 | ||
【主权项】：
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