软件测试的监控方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

技术编号:46611205 阅读:2 留言:0更新日期:2025-10-14 21:09
本申请涉及一种软件测试的监控方法、装置、计算机设备和存储介质。前述方法包括:获取当前软件版本的测试数据,测试数据包括历史软件缺陷数据,将历史软件缺陷数据输入预先训练的长短期记忆网络模型,得到软件缺陷的预测数据,其中,长短期记忆网络模型用于根据历史软件缺陷数据确定目标隐藏层状态,根据目标隐藏层状态、隐藏层到输出层的权重矩阵以及隐藏层到输出层的偏置项确定软件缺陷的预测数据,根据软件缺陷的预测数据对当前软件进行监控。采用本方法能够准确地预测软件可能出现的缺陷,有助于提前发现潜在问题,降低软件出现故障的风险,从而提高软件质量监控的准确度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据处理,特别是涉及一种软件测试的监控方法、装置、计算机设备和存储介质


技术介绍

1、在软件系统复杂度不断攀升的背景下,软件质量监控成为保障系统稳定运行、提升用户体验的关键,因此高效精准的软件质量监控方案成为行业关注的焦点。

2、当前,软件质量监控多采用人工测试和基于规则的检测方法。人工测试依靠测试人员手动执行用例,基于规则的检测则依据预设的代码规范和缺陷模式进行静态扫描。

3、然而,人工测试效率低、主观性强,难以覆盖复杂场景;基于规则的检测仅能发现已知类型缺陷,无法应对新型问题,导致预测准确性不足。


技术实现思路

1、基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够准确地预测软件可能出现的缺陷的软件测试的监控方法、装置、计算机设备和存储介质。

2、在第一方面,提供一种软件测试的监控方法,包括:

3、获取当前软件版本的测试数据,测试数据包括历史软件缺陷数据;

4、将历史软件缺陷数据输入预先训练的长短期记忆网络模型,得到软件缺陷的预测数据,其中本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种软件测试的监控方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述历史软件缺陷数据输入预先训练的长短期记忆网络模型,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述测试数据还包括测试的代码行数以及总代码行数,所述方法还包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一关键指标以及所述第二关键指标对所述当前软件版本进行监控,包括:

6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

7.根...

【技术特征摘要】

1.一种软件测试的监控方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述历史软件缺陷数据输入预先训练的长短期记忆网络模型,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述测试数据还包括测试的代码行数以及总代码行数,所述方法还包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一关键指标以及所述第二关键指标对所述当前软件版本进行监控,包括:

6.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员:王月静
申请(专利权)人:北京白驹易行科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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