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首页> 外文会议>International Symposium on Computer and Information Sciences(ISCIS 2006); 20061101-03; Istanbul(TR) >Coverage-Based, Prioritized Testing Using Neural Network Clustering
【24h】

Coverage-Based, Prioritized Testing Using Neural Network Clustering

机译：使用神经网络聚类的基于覆盖率的优先测试

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Graph-based algorithms are commonly used to automatically generate test cases for coverage-oriented testing of software systems. Because of time and cost constraints, the entire set of test cases generated by those algorithms cannot be run. It is then essential to prioritize the test cases in sense of a ranking, i.e., to order them according to their significance which usually is given by several attributes of relevant events entailed. This paper suggests unsupervised neural network clustering of test cases for forming preference groups, where adaptive competitive learning algorithm is applied for training the neural network used. A case study demonstrates and validates the approach.
机译：基于图的算法通常用于自动生成测试用例，以进行面向覆盖范围的软件系统测试。由于时间和成本的限制，这些算法生成的整个测试用例集无法运行。然后，有必要对测试用例进行优先级排序，即根据其重要性对它们进行排序，这通常由相关事件的几个属性给出。本文提出了用于形成偏好组的测试用例的无监督神经网络聚类，其中将自适应竞争学习算法用于训练所使用的神经网络。案例研究证明并验证了该方法。

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