陕西省科技攻关计划(2009K08-26)

作品数：7被引量：20H指数：2
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基于K均值粒子群算法的组合预测模型
《计算机与数字工程》2015年第9期1592-1594,1633,共4页贾冀婷 
国家自然科学基金项目"基于群体智能的组合软件测试优化关键问题研究"(编号:61050003);陕西省科技攻关计划项目"嵌入式软件智能组合测试平台"(编号:2009K08-26);陕西省教育厅自然科学基金项目"基于群体智能的组合测试方法研究"(编号:09JK727)资助
论文在传统预测方法的基础上,提出了一种组合预测模型,该模型通过K均值聚类算法与粒子群算法相结合的混合算法来选择组合预测模型中各单个预测模型的权值。实例分析表明,与基本的粒子群算法、遗传算法的组合预测模型进行比较,论文的基于...
关键词：粒子群优化算法 K均值聚类算法 组合预测模型 权值 
基于K均值PSOABC的测试用例自动生成方法被引量：1
《计算机技术与发展》2015年第6期12-15,共4页贾冀婷 
国家自然科学基金资助项目(61050003);陕西省科技攻关计划项目(2009K08-26);陕西省教育自然科学基金项目(09JK727)
软件测试中测试用例自动生成技术对于确保软件质量与降低开发成本都是非常重要的。文中基于K均值聚类算法与粒子群算法和人工蜂群算法相结合的混合算法,提出了一种测试用例自动生成方法,并且对此方法进行了仿真实验。实验结果表明,与基...
关键词：软件测试 测试用例 粒子群优化算法 人工蜂群算法 K均值聚类算法 
软件测试中可靠性模型的设计与研究被引量：9
《计算机技术与发展》2014年第3期110-112,125,共4页贾冀婷 
国家自然科学基金资助项目(61050003);陕西省科技攻关计划项目(2009K08-26);陕西省教育自然科学基金项目(09JK727)
软件测试是保证软件质量和提高软件可靠性的关键所在,而软件可靠性是衡量软件质量的重要指标之一,二者有着非常紧密的联系。软件可靠性模型既是软件可靠性进行定量分析的基础和保障,也是软件可靠性进行预测的核心和关键,对保证软件质量...
关键词：软件测试 软件可靠性 可靠性模型 种子模型 排错水平 
基于改进DPSO的组合测试数据生成算法被引量：2
《计算机工程》2012年第7期40-41,45,共3页孙家泽 王曙燕 
国家自然科学基金资助项目(61050003);陕西省科技攻关计划基金资助项目(2009K08-26);陕西省教育厅基金资助项目(11JK1037)
对离散粒子群优化算法进行改进,提出一种两两覆盖的组合测试数据生成算法。以一个粒子代表一个测试数据集,从整体上评价测试数据集对各个因素组合的覆盖情况,以测试数据中各因素离散值出现的次数为依据,随机产生粒子位置。实例分析表明...
关键词：组合测试 离散粒子群优化 测试数据集 两两覆盖 软件测试 
程序不变量驱动的组合测试用例约简方法被引量：5
《西安邮电学院学报》2012年第2期71-74,79,共5页孙家泽 
国家自然科学基金资助项目(61050003);陕西省科技攻关计划资助项目(2009K08-26)
针对组合测试用例约简问题,提出一种基于程序不变量的两两覆盖组合测试用例约简方法。首先用组合测试用例生成算法对被测程序一次生成一个组合测试用例,然后根据该组合测试用例提取被测程序的程序不变量来决定该测试用例的取舍。典型案...
关键词：程序不变量 测试用例约简 组合测试 
基于粒子群算法的软件可靠性分配问题研究被引量：2
《微电子学与计算机》2011年第12期68-71,共4页贾冀婷 
国家自然科学基金项目"基于群体智能的组合软件测试优化关键问题研究"(61050003);陕西省科技攻关计划项目"嵌入式软件智能组合测试平台"(2009K08-26);陕西省教育厅自然科学基金项目"基于群体智能的组合测试方法研究"(09JK727)
针对软件可靠性分配中不易求解全局最优解这一问题,将可靠性指标分配到每个模块中,并利用改进的粒子群优化算法来搜索模型的最优解.实验结果表明,改进的粒子群优化算法在求解软件可靠性分配问题时的效果优于遗传算法等其他智能优化算法.
关键词：粒子群优化算法 可靠性分配 智能优化算法 
软件自动化测试的研究与实现被引量：1
《电脑知识与技术》2010年第9期7041-7043,共3页王小银 
陕西省科技攻关计划项目：嵌入式软件智能组合测试平台（2009K08-26）;陕西省教育厅自然科学基金项目：基于群体智能的组合测试方法研究（09JK727）
软件测试是保证软件质量和可靠性的重要手段，提高软件测试工具的自动化程度是确保软件开发质量，降低软件开发成本的重要手段之一。将遗传算法引入测试用例的生成中，建立了一个基于遗传算法测试用例生成的系统模型；介绍了在该模型下...
关键词：软件测试 遗传算法 测试用例 
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