[发明专利]基于机器学习的动态比例测试用例排序选择方法及系统有效
| 申请号： | 202110901585.4 | 申请日： | 2021-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN113672506B | 公开（公告）日： | 2023-06-13 |
| 发明（设计）人： | 李梓劼;崔炳轶;张震宇 | 申请（专利权）人： | 中国科学院软件研究所 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 李文涛 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于机器学习的动态比例测试用例排序选择方法及系统，属于软件测试领域技术，采集待测程序的历史版本执行结果并制作训练样本，使用不同程序的训练样本组成通用训练集，利用该通用训练集训练机器学习模型；采集待测程序的测试用例信息，对测试用例信息进行优先度计算，生成测试用例排序列表；使用机器学习模型预测测试结果，计算动态测试用例选择比例；根据测试用例排序列表和动态测试用例选择比例，按照降序进行测试用例集的选择执行。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 动态 比例 测试 排序 选择 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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