【摘 要】
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针对软件测试领域中测试用例自动生成的问题,论文提出一种基于GA-SVM的测试用例生成方法.通过pict工具生成输入参数两组合或三组合的典型测试用例集,再使用GA算法对SVM模型进行参数寻优,最后利用典型测试用例集对SVM模型进行训练.实验结果表明,训练完成后的SVM模型能对n-way组合的数据进行高准确率的预测,自动生成覆盖率高、数量小的测试用例集.
【机 构】
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中国船舶集团有限公司第七○九研究所 武汉 430205
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针对软件测试领域中测试用例自动生成的问题,论文提出一种基于GA-SVM的测试用例生成方法.通过pict工具生成输入参数两组合或三组合的典型测试用例集,再使用GA算法对SVM模型进行参数寻优,最后利用典型测试用例集对SVM模型进行训练.实验结果表明,训练完成后的SVM模型能对n-way组合的数据进行高准确率的预测,自动生成覆盖率高、数量小的测试用例集.
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