基于自组织神经网络的软件功能测试数据自动生成

摘要：

针对面向软件功能的测试数据自动生成问题,提出了一种动态自组织特征映射方法,用于生成揭示软件功能故障的测试数据(简称故障数据).该方法主要有两部分组成,①采用具有全局多峰搜索特性的小生境遗传算法,在输入空间内搜索功能测试数据,生成少量的初始故障数据;②由初始故障数据,采用具有联想和分类能力的可变结构自组织特征映射,不断迭代生成大量相近而不同的故障数据,以便给开发者提供引发这些软件故障的信息,从而确定软件故障行为的模式或假设.用某型空空导弹发射控制软件进行了实验,运行结果表明了方法的有效性,故障数据生成效率高于遗传算法和随机法.

关键词：软件测试、自组织特征映射、神经网络、小生境遗传算法、测试数据自动生成

所属期刊栏目：27

分类号：TP311.5(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2006-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：888-892