[发明专利]结合缺陷预测和关联矩阵的面向任务的软件测试策略生成方法

权利要求书

1.一种结合缺陷预测和关联矩阵的面向任务的软件测试策略生成方法，其特征在于，包括：

构建一个自顶向下的从任务层到功能层、功能层到操作层、操作层到单元层的纵向层次结构模型；

构建每个纵向层次的层内横向映射关系，形成纵横一体化层次结构模型；

基于代码度量元的缺陷预测方法实现纵横一体化层次结构模型中单元层的缺陷预测概率；

基于单元层的缺陷预测概率和关联矩阵得到功能层和任务层的缺陷预测概率；其中，关联矩阵通过单元层与功能层、任务层的自底向上的映射关系得到；

生成所有的软件测试用例，根据计算得到的功能层和任务层的缺陷预测概率，采用经典测试用例排序方法对软件测试用例进行排序，得到软件测试策略；

构建每个纵向层次的层内横向映射关系，形成纵横一体化层次结构模型具体包括：

在构建纵向层次结构模型的基础上，根据软件文档与软件代码中关系描述，提前出任务与任务、功能与功能、单元与单元间的依赖关系，操作的横向依赖关系根据功能的依赖来推导，通过将功能之间相关性加以描述，获得正确的依赖关系与功能流，建立层内的横向映射关系，从而基于层间的纵向映射关系和层内的横向映射关系完成纵横一体化层次结构模型的构建；

基于单元层的缺陷预测概率和关联矩阵得到功能层和任务层的缺陷预测概率具体包括：

将从单元层获得的所有单元的缺陷预测概率表述为单元缺陷概率向量p_unit，计算如公式(1)所示：

p_unit＝[p₁，p₂，...，p_j，...，p_n]^T(1)

其中，n表示单元层的单元数量，p_unit∈R^n×1，p_j表示预测的第j个单元的缺陷概率；计算功能层的所有功能的缺陷预测概率，基于纵横一体化层次结构模型，获得功能和操作到单元的纵向关联关系、功能与功能的横向关联关系，建立面向功能的纵向关联矩阵A，建立面向功能的横向关联矩阵B，单元缺陷概率向量p_unit与纵向关联矩阵A相乘，获得纵向功能缺陷概率向量p_Au，纵向功能缺陷概率向量p_Au与横向关联矩阵B相乘获得p_BAu，即最终的功能缺陷概率向量p_func，计算如公式(2)、(3)、(4)、(5)所示：

p_func＝B*A*p_unit＝p_BAu(4)

p_func＝[p_f1，p_f2，...，p_fh，...，p_fm]^T(5)

其中，n₁为功能层的功能到操作层的操作的次数，n₂为功能层的功能直接到单元层的单元的次数，m为功能层的功能到操作层的操作和直接到单元层单元的次数，p_func∈R^m×1，p_fh表示预测的第h个功能或操作的缺陷概率；

计算任务层的所有任务的缺陷预测概率，基于层次结构模型，获得任务和功能纵向关联关系、任务与任务的横向关联关系，建立面向任务的纵向关联矩阵C，建立面向任务的横向关联矩阵D，功能缺陷概率向量p_BAu与纵向关联矩阵C相乘，获得纵向任务缺陷向量p_CBAu；纵向任务缺陷向量p_CBAu与横向关联矩阵D相乘，获得p_DCBAu，即最终的任务缺陷概率向量p_task，计算如公式(6)、(7)、(8)、(9)所示：

p_task＝D*C*p_func＝p_DCBAu(8)

p_task＝D*C*B*A*p_unit＝[p_t1，p_t2，...，P_to，...P_tk](9)

其中，k为任务层的任务数量，p_task∈R^k×1，p_to表示预测的第o个任务的缺陷概率；规范化面向任务的软件的各个任务的缺陷预测概率值，计算公式如(10)所示：

其中，k为任务层的任务数量，p_task∈R^k×1，p_to表示预测的第o个任务的缺陷概率；

生成所有的软件测试用例，根据计算得到的功能层和任务层的缺陷预测概率，采用经典测试用例排序方法对软件测试用例进行排序，得到软件测试策略，具体包括：

从纵向层次结构模型中得到操作层后，通过遍历方法得到软件任务的操作序列，操作序列即为软件的测试用例；

基于功能层和任务层的缺陷预测概率，将软件的测试用例按照经典的测试用例排序方法进行排序，按照该顺序执行测试，得到软件测试的策略。