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摘 要：软件测试是一个需要通过软件测试师编写测试用例来检测软件是否存在漏洞和是否满足用户需求的过程。随着时代的发展，越来越多的人工智能产品进入市场，大量的云计算技术应用增加了软件测试技术的难度，传统的测试已经不能满足需求。因此将人工智能引入软件测试技术中，能够促进我国软件测试技术领域的发展。
关键词：航天软件;软件测试;测试用例
引言
航天软件日益复杂、回归程度不断提高以及对指标的要求不断增加，使得软件测试的质量对于确保航天事业至关重要。本文结合自己的程序，对航空航天软件的测试方法进行了分类，制定了航空航天软件测试的四阶段方法，解决了航空航天软件测试方法中的典型问题。
1.人工智能软件的特点
人工智能比传统软件更智能，对组织具有一定的学习和适应性。因此，人工智能比传统软件对环境的影响更大，尤其是在硬件环境中。良好的操作环境可确保人工智能更好地发挥其作用。虽然对操作环境的要求很高，但人工智能使用数据更合适，因为它协调了系统或组织之间的数据交互，并加快了信息处理速度。此外，人类互动的人工智能要容易得多。人工智能具有自身的学习能力，使您能够收集和利用有关控制策略、环境和受控对象的知识。此外，人工智能在某些条件下特别具有容错能力。此外，数据的收集、传输和转发非常安全。人工智能的最后一個特点是易于维护，因为它的模块化和重用使其更易于维护。
2.航天软件测试方法的分类
由于航天软件需要高度可靠、安全和实时运行，因此航天软件必须比传统软件更加严格。航天试验方法分为两大类：静态和动态试验。静态测试是一种无需运行源程序即可识别软件错误和评估代码的测试方法。静态测试可以手动执行，也可以使用工具执行。依赖手动任务的静态测试包括代码检查、代码检查和文档监视。基于工具的静态测试也称为静态分析。它主要通过自动化工具（如ldratestbed、QAC、C++test）执行静态分析，以检查软件的程序规格、控制流、数据流和软件度量。由于航空航天软件的编程语言是针对C/C++的，因此主要参考C/C++编程语言的安全子集。动态测试以源代码是否依赖为基础，分为黑盒子测试和白盒子测试两大类。黑盒测试被认为是未打开的黑盒，无论程序的内部结构如何。该软件主要测试用户界面和软件功能，包括以下六种方法：等效分类、边界价值分析、决策、因果关系链、情景和误判。白盒子测试将要打开的软件视为白色场，测试用例主要是根据程序的控制结构导出的，以验证程序的每个通道是否按预期工作。电路板测试主要测量测试角和数据选择。它可以分为语句复盖、质量复盖、条件替代、确定/条件替代、集/条件替代更正、条件组合替代和路径替代。七种逻辑复盖方法的复杂性不断增加，相应的复盖逐渐增加。通常，在测试空间方案时，必须达到语句的保险费率、确定和更改费率和条件保险费率时的保险费率或目标保险费率的100%。
3.航天软件测试技术框架
3.1提高软件测试的可靠性
传统软件测试往往会出现测试覆盖不足的情况，特别是在功能越发复杂的情况下。功能越复杂所牵扯的数据就越多，而人工测试精力有限，很难察觉一些小漏洞，因此软件上市后会存在很大的隐患，导致测试覆盖率与实际覆盖率之间的差距越来越大。人工智能的加入很好地解决了这个问题。因为人工智能有大量的测试数据，并且具有自主学习的能力，结合云计算功能在短时间内就可以编写和执行大量的测试用例。
3.2测试数据
不一定要提取测试数据。整个软件测试过程包括输入准备的测试数据、执行整个软件过程、输出数据以及通过输出数据识别软件性能。因此，需要输入大量测试数据以满足行业软件测试要求，这是软件测试的第一步，也是自动化软件测试环境不会跳过的一步。但是，该平台所需和查找的数据不是常规测试数据，而是根据几种不同的方案进行筛选，以复盖所有I/o方案。这些是自动化软件测试平台所需的测试数据，可以根据其在软件中的功能对其进行排序，并针对未来的自动化软件测试进行优化。
3.3使用智能方法创建自动化云计算测试环境
近年来，大量数据的发展推动了信息技术的巨大进步，云计算和人工智能是两项最突出的技术。同时，大量软件操作系统的生成推动了软件测试技术的发展。智能技术在软件测试系统中的功能由两个主要领域组成：它使数据检测具有合法性和规范性。*全面审查数据输出实例。众所周知，大量数据的不断扩散弥补了不同I/o流之间的差异，这不仅允许数据之间的变化，而且有助于软件测试技术的快速增长。智能的基于云的技术为软件测试创建了良好的测试环境，使测试人员既能提高效率，又能专注于软件测试程序的编程。这将创建一个扩展和减少测试风险的环境，从而大大降低测试风险并提高测试效率。因此，当前的软件测试技术主要用于性能分析和紧急处理，从而产生更准确、更高效的软件测试数据。
3.4相关工具库
与各种软件测试工具不同，自动化软件测试平台拥有足以测试软件的数据库。数据流、行为参数和测试数据对于软件测试的自动化至关重要。因此，通过全面测试和筛选，该平台可以构建功能强大的数据库、行为参数库和测试数据库，这些数据库经过精心筛选，具有较高的代表性和价值。它们一起构成了一个强大的平台库。该平台还可以连接到行业内的大型数据流，以使刀具库保持最新状态，从而使“刀”能够更快地磨碎。此外，以SQL语言为基础的MySQL资料库还提供开放原始码性质，可提供高度稳定性和轻松维护。
结束语
为了更好地保障航天软件测试的质量，本文将理论和自身的测试经验相结合，总结归纳了航天软件的特点和测试要求，对测试方法进行分类，并提出了航天软件测试的四步走方案，同时提出了航天软件测试中的典型问题并给出了解决办法，以服务航天，服务测试。
参考文献：
[1]梁利亭.云计算的计算机软件测试技术分析[J].现代信息科技，2019，3（23）：69-70+73.
[2]丁志勇.探讨大数据视域下软件测试技术的发展[J].电子世界，2019（20）：92-93.
[3]李倩.软件测试技术探讨[J].湖北农机化，2019（19）：70.
（1.航天东方红卫星有限公司，北京 100094;2.中国科学院信息工程研究所，北京 100093）
关键词：航天软件;软件测试;测试用例
引言
航天软件日益复杂、回归程度不断提高以及对指标的要求不断增加，使得软件测试的质量对于确保航天事业至关重要。本文结合自己的程序，对航空航天软件的测试方法进行了分类，制定了航空航天软件测试的四阶段方法，解决了航空航天软件测试方法中的典型问题。
1.人工智能软件的特点
人工智能比传统软件更智能，对组织具有一定的学习和适应性。因此，人工智能比传统软件对环境的影响更大，尤其是在硬件环境中。良好的操作环境可确保人工智能更好地发挥其作用。虽然对操作环境的要求很高，但人工智能使用数据更合适，因为它协调了系统或组织之间的数据交互，并加快了信息处理速度。此外，人类互动的人工智能要容易得多。人工智能具有自身的学习能力，使您能够收集和利用有关控制策略、环境和受控对象的知识。此外，人工智能在某些条件下特别具有容错能力。此外，数据的收集、传输和转发非常安全。人工智能的最后一個特点是易于维护，因为它的模块化和重用使其更易于维护。
2.航天软件测试方法的分类
由于航天软件需要高度可靠、安全和实时运行，因此航天软件必须比传统软件更加严格。航天试验方法分为两大类：静态和动态试验。静态测试是一种无需运行源程序即可识别软件错误和评估代码的测试方法。静态测试可以手动执行，也可以使用工具执行。依赖手动任务的静态测试包括代码检查、代码检查和文档监视。基于工具的静态测试也称为静态分析。它主要通过自动化工具（如ldratestbed、QAC、C++test）执行静态分析，以检查软件的程序规格、控制流、数据流和软件度量。由于航空航天软件的编程语言是针对C/C++的，因此主要参考C/C++编程语言的安全子集。动态测试以源代码是否依赖为基础，分为黑盒子测试和白盒子测试两大类。黑盒测试被认为是未打开的黑盒，无论程序的内部结构如何。该软件主要测试用户界面和软件功能，包括以下六种方法：等效分类、边界价值分析、决策、因果关系链、情景和误判。白盒子测试将要打开的软件视为白色场，测试用例主要是根据程序的控制结构导出的，以验证程序的每个通道是否按预期工作。电路板测试主要测量测试角和数据选择。它可以分为语句复盖、质量复盖、条件替代、确定/条件替代、集/条件替代更正、条件组合替代和路径替代。七种逻辑复盖方法的复杂性不断增加，相应的复盖逐渐增加。通常，在测试空间方案时，必须达到语句的保险费率、确定和更改费率和条件保险费率时的保险费率或目标保险费率的100%。
3.航天软件测试技术框架
3.1提高软件测试的可靠性
传统软件测试往往会出现测试覆盖不足的情况，特别是在功能越发复杂的情况下。功能越复杂所牵扯的数据就越多，而人工测试精力有限，很难察觉一些小漏洞，因此软件上市后会存在很大的隐患，导致测试覆盖率与实际覆盖率之间的差距越来越大。人工智能的加入很好地解决了这个问题。因为人工智能有大量的测试数据，并且具有自主学习的能力，结合云计算功能在短时间内就可以编写和执行大量的测试用例。
3.2测试数据
不一定要提取测试数据。整个软件测试过程包括输入准备的测试数据、执行整个软件过程、输出数据以及通过输出数据识别软件性能。因此，需要输入大量测试数据以满足行业软件测试要求，这是软件测试的第一步，也是自动化软件测试环境不会跳过的一步。但是，该平台所需和查找的数据不是常规测试数据，而是根据几种不同的方案进行筛选，以复盖所有I/o方案。这些是自动化软件测试平台所需的测试数据，可以根据其在软件中的功能对其进行排序，并针对未来的自动化软件测试进行优化。
3.3使用智能方法创建自动化云计算测试环境
近年来，大量数据的发展推动了信息技术的巨大进步，云计算和人工智能是两项最突出的技术。同时，大量软件操作系统的生成推动了软件测试技术的发展。智能技术在软件测试系统中的功能由两个主要领域组成：它使数据检测具有合法性和规范性。*全面审查数据输出实例。众所周知，大量数据的不断扩散弥补了不同I/o流之间的差异，这不仅允许数据之间的变化，而且有助于软件测试技术的快速增长。智能的基于云的技术为软件测试创建了良好的测试环境，使测试人员既能提高效率，又能专注于软件测试程序的编程。这将创建一个扩展和减少测试风险的环境，从而大大降低测试风险并提高测试效率。因此，当前的软件测试技术主要用于性能分析和紧急处理，从而产生更准确、更高效的软件测试数据。
3.4相关工具库
与各种软件测试工具不同，自动化软件测试平台拥有足以测试软件的数据库。数据流、行为参数和测试数据对于软件测试的自动化至关重要。因此，通过全面测试和筛选，该平台可以构建功能强大的数据库、行为参数库和测试数据库，这些数据库经过精心筛选，具有较高的代表性和价值。它们一起构成了一个强大的平台库。该平台还可以连接到行业内的大型数据流，以使刀具库保持最新状态，从而使“刀”能够更快地磨碎。此外，以SQL语言为基础的MySQL资料库还提供开放原始码性质，可提供高度稳定性和轻松维护。
结束语
为了更好地保障航天软件测试的质量，本文将理论和自身的测试经验相结合，总结归纳了航天软件的特点和测试要求，对测试方法进行分类，并提出了航天软件测试的四步走方案，同时提出了航天软件测试中的典型问题并给出了解决办法，以服务航天，服务测试。
参考文献：
[1]梁利亭.云计算的计算机软件测试技术分析[J].现代信息科技，2019，3（23）：69-70+73.
[2]丁志勇.探讨大数据视域下软件测试技术的发展[J].电子世界，2019（20）：92-93.
[3]李倩.软件测试技术探讨[J].湖北农机化，2019（19）：70.
（1.航天东方红卫星有限公司，北京 100094;2.中国科学院信息工程研究所，北京 100093）