[发明专利]一种基于复杂网络理论的软件测试用例生成方法

权利要求书

1.一种基于复杂网络理论软件测试用例生成方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)针对被测软件，基于类层次网络模型，构建出类层次的软件网络，并提取软件网络的特征参数；

(2)对步骤(1)提取的软件网络的特征参数进行归一化处理；再基于主成分分析法，计算各特征参数的权重；再基于灰色关联分析方法，利用根据主成分分析法计算得到的权重，计算各节点的关键性取值并进行排序；

(3)根据步骤(2)得到的各节点的排序，将各节点的点权设置为关键性取值，计算软件网络的关键路径，则每条关键路径就对应一个软件测试用例。

2.根据权利要求1所述的基于复杂网络理论软件测试用例生成方法，其特征在于，步骤(1)的具体过程为：基于类层次网络模型，对被测软件的源代码进行分析，统计出类名和类间依赖关系，其中类名即为类层次网络模型的节点，类间依赖关系即为类层次网络模型的有向边；随后将类名和类间依赖关系这些原始数据进行转化，得到用于生成软件网络的邻接矩阵；再利用网络图形化工具对该矩阵信息进行处理，生成直观可视的软件有向网络；之后，计算网络特征参数，得到步骤(2)中关键节点识别所需的所有特征参数。

3.根据权利要求2所述的基于复杂网络理论软件测试用例生成方法，其特征在于，所述网络特征参数包括统计度和度分布、接近度、偏心度、最大邻居连通度、最大邻居连通密度、平均路径长度。

4.根据权利要求1、2或3所述的基于复杂网络理论软件测试用例生成方法，其特征在于，步骤(2)中对软件网络的特征参数进行归一化处理的过程为；

假设待分析的样本数为n，即网络节点数为n；每个样本包含q个网络特征参数，r表示网络特征参数的具体值，那么关键节点识别算法的原始数据集合则采用矩阵R来表示，为

R=r1,1...r1,q-1r1,q............rn-1,1...rn-1,q-1rn-1,qrn,1...rn,q-1rn,qn×q]]>

得到归一化后的矩阵R'，为

R′=r1,1′...r1,q-1′r1,q′............rn-1,1′...rn-1,q-1′rn-1,q′rn,1′...rn,q-1′rn,q′n×q]]>

其中归一化公式为:

ri,j′=ri,j-mini=1,2,...nri,jmaxi=1,2,...nri,j-mini=1,2,...nri,j,i=1,2,...n;j=1,2...q.]]>