[发明专利]一种测试用例聚类分析方法及系统有效
| 申请号： | 201611241164.9 | 申请日： | 2016-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN106776335B | 公开（公告）日： | 2020-05-22 |
| 发明（设计）人： | 袁浩;黄旺;李文波;刘梦琪;唐爱斌;彭辉水 | 申请（专利权）人： | 中车株洲电力机车研究所有限公司 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 周长清;蒋维特 |
| 地址： | 412001 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种测试用例聚类分析方法及系统，方法包括：S1.将测试用例标准化为对变量的赋值操作，确定标准化向量结构，根据标准化向量结构生成标准化的测试用例向量；S2.根据标准化向量结构和需要的测试功能构建基于神经网络的测试用例功能分析模型；S3.从测试用例向量中选择训练样本，并分析确定训练样本所覆盖的测试功能；S4.以训练样本对测试用例功能分析模型进行训练；S5.以其余非训练样本的测试用例向量为测试用例功能分析模型的输入参数，通过测试用例功能分析模型确定测试用例向量的测试功能。本发明具有智能化程度高、可自动分析测试用例的测试功能、大幅度提高软件测试效率、降低软件测试人力成本等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 测试 聚类分析 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种测试用例聚类分析方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.将测试用例标准化为对变量的赋值操作，确定标准化向量结构，根据标准化向量结构生成标准化测试用例向量；S2.根据所述标准化向量结构和需要的测试功能构建基于神经网络的测试用例功能分析模型；S3.从所述测试用例向量中选择训练样本，并分析确定训练样本所覆盖的测试功能；S4.以所述训练样本作为所述测试用例功能分析模型的输入参数，以所述训练样本所覆盖的测试功能确定测试用例功能分析模型的输出期望，对所述测试用例功能分析模型进行训练；S5.以其余非训练样本的测试用例向量为所述测试用例功能分析模型的输入参数，通过测试用例功能分析模型确定测试用例向量的测试功能。
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