一种测试用例优化的softAPFD评价方法技术

本发明专利技术涉及软件可靠性测试技术领域，公开了一种测试用例优化的softAPFD评价方法。根据测试用例的优先级真值，通过神经网络模型，预测得到测试用例优先级的预测值，用softmax函数将各个测试用例优先级的预测值，转化为其检测软件错误的占比，以此计算得到softAPFD损失函数；对应用softAPFD损失函数的测试用例优先级预测模型进行训练；根据训练好的测试用例优先级预测模型的参数，进行待测测试用例优先级的预测，根据预测到的优先级在已有序列中排序。本发明专利技术改进了APFD的计算方法，使其能够适应梯度计算，继而使其能够应用于当前主流的神经网络框架，能够使用计算图机制自动完成梯度推导；且运算简单，易于实现，具有极高的计算效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及软件可靠性测试，具体为一种测试用例优化的softapfd评价方法。

技术介绍

1、随着现代软件复杂程度的不断提高，软件测试成为保障软件质量的重要工作内容。在当前软件开发中，普遍采用持续集成的技术。即鼓励程序员频繁提交最新的代码，以保证项目的开发库内容为最新。持续集成技术可以有效降低版本集成的代价，避免多人多团队协作时出现版本混乱。为了保证上传代码的质量，任意新的提交都需要经过测试，包括对更新代码本身的测试和系统集成测试。

2、如此一来，随着新提交代码的积累，将形成大量的测试用例代码。如果测试用例过多，那么对测试用例的执行效率又提出了更高要求。事实上，在现实中常常会出现大量的测试用例累积，以至于在有限时间内无法执行所有测试用例的情况。有研究表明，软件测试复杂度的增加速度会更快于软件本身复杂度的增加速度。这意味着软件项目持续进行，其测试工作复杂到难以完整执行，将是必然的结果。因此，必须对测试用例进行优化。

3、在此背景下，测试用例的优先级排序(test case prioritization，tcp)是测试用例优化的重要内本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种测试用例优化的softAPFD评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的测试用例优化的softAPFD评价方法，其特征在于，所述步骤1中计算softAPFD损失函数具体为：

3.根据权利要求2所述的测试用例优化的softAPFD评价方法，其特征在于，所述步骤2中，模型训练过程如下：

4.根据权利要求3所述的测试用例优化的softAPFD评价方法，其特征在于，所述步骤3具体过程如下：

【技术特征摘要】

1.一种测试用例优化的softapfd评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的测试用例优化的softapfd评价方法，其特征在于，所述步骤1中计算softapfd损失函数具体为：

【专利技术属性】
技术研发人员：唐鹏，刘明星，吴鹏，王俊峰，马权，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：

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