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[发明专利]基于极大似然估计最大期望的测试用例生成方法及系统-CN202010811968.8有效
发明人：谢晓园;姚羽秋;关超;浦帆 -专利权人：武汉大学
申请日： 2020-08-13 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于极大似然估计最大期望的测试用例生成方法及系统，包括将软件的输入域划分成多个子区域，并将输入域的边界区域与内部区域区别开来，将边界区域作为优先级最高的子区域；引入潜变量并结合EM算法估计内部区域中子区域里可能包含失效区域的概率，基于概率大小对内部区域中子区域进行排序；按照子区域的优先级顺序生成测试用例，直至发现软件错误；若测试用例数达到预设条件仍未发现软件错误，则继续在优先级最高的子区域生成测试用例，直至发现软件错误。本发明的方法可以很好地解决现有ART方法存在的巨大计算开销问题，并在一定程度上解决了先前ART方法的边界效应问题，同时提高了运行效率。
基于极大估计最大期望测试生成方法系统

[发明专利]一种基于贝叶斯估计的测试用例生成方法及系统-CN202010811550.7有效
发明人：谢晓园;姚羽秋;关超;浦帆 -专利权人：武汉大学
申请日： 2020-08-13 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于贝叶斯估计的测试用例生成方法及系统，包括以下将软件的输入域划分成多个子区域，并将输入域的边界区域与内部区域区别开来，将边界区域作为优先级最高的子区域；引入贝叶斯估计方式，估计内部区域中子区域里可能包含失效区域的概率，基于概率大小对内部区域中子区域进行排序；按照子区域的优先级顺序生成测试用例，直至发现软件错误；若测试用例数达到预设条件仍未发现软件错误，则继续在优先级最高的子区域生成测试用例，直至发现软件错误。本发明的方法可以很好地解决现有ART方法存在的巨大计算开销问题，并在一定程度上解决了ART方法的边界效应问题，同时提高了运行效率。
一种基于贝叶斯估计测试生成方法系统