智能化軟件測(cè)試基礎(chǔ)

第一篇軟件測(cè)試基礎(chǔ)
第1章緒論
1.1軟件測(cè)試概述
1.1.1軟件測(cè)試簡(jiǎn)史
1.1.2軟件測(cè)試定義
1.1.3軟件測(cè)試原則
1.1.4軟件的可測(cè)試性
1.1.5軟件測(cè)試模型
1.1.6軟件測(cè)試類型
1.1.7軟件關(guān)鍵等級(jí)
1.2智能化技術(shù)綜述
1.3智能化軟件測(cè)試
1.4組織結(jié)構(gòu)
第2章軟件測(cè)試基礎(chǔ)
2.1軟件測(cè)試級(jí)別
2.1.1單元測(cè)試
2.1.2集成測(cè)試
2.1.3配置項(xiàng)測(cè)試
2.1.4系統(tǒng)測(cè)試
2.2軟件測(cè)試技術(shù)
2.2.1結(jié)構(gòu)測(cè)試
2.2.2功能測(cè)試
2.3軟件測(cè)試過(guò)程
2.3.1測(cè)試需求分析與策劃
2.3.2測(cè)試設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
2.3.3測(cè)試執(zhí)行
2.3.4測(cè)試總結(jié)
2.4測(cè)試項(xiàng)目管理
2.4.1需求管理
2.4.2策劃管理
2.4.3跟蹤與控制
2.4.4質(zhì)量保證
2.4.5配置管理
2.5軟件產(chǎn)品驗(yàn)證
2.5.1自主可控審查
2.5.2文檔審查
2.5.3功能性測(cè)試
2.5.4性能效率測(cè)試
2.5.5易用性測(cè)試
2.5.6可靠性測(cè)試
2.5.7安全性測(cè)試
2.5.8兼容性測(cè)試
2.5.9維護(hù)性測(cè)試
2.5.10可移植性測(cè)試
2.6軟件缺陷分析
2.6.1缺陷分類方法
2.6.2缺陷分析方法
2.6.3缺陷原因與建議
第3章數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
3.1集合
3.1.1集合的定義
3.1.2集合的表示
3.1.3韋恩圖
3.1.4集合運(yùn)算
3.1.5集合劃分
3.2函數(shù)
3.2.1函數(shù)的定義
3.2.2函數(shù)的分類
3.2.3函數(shù)的復(fù)合
3.3關(guān)系
3.3.1關(guān)系的定義
3.3.2關(guān)系的分類
3.3.3關(guān)系的性質(zhì)
3.4命題邏輯
3.4.1命題的定義
3.4.2邏輯運(yùn)算符
3.4.3邏輯表達(dá)式
3.5圖論
3.5.1圖的定義
3.5.2圖的表示
3.5.3圖的屬性
3.5.4有向圖
3.5.5程序圖
3.5.6有限狀態(tài)機(jī)
3.6概率論
3.6.1基本概念
3.6.2隨機(jī)變量
3.6.3隨機(jī)變量的數(shù)字特征
3.6.4大數(shù)定律與中心極限定理
3.6.5馬爾可夫鏈
第二篇智能化技術(shù)基礎(chǔ)
第4章知識(shí)表示
4.1知識(shí)
4.2知識(shí)表示
4.3知識(shí)表示方法
4.4小結(jié)
第5章知識(shí)發(fā)現(xiàn)
5.1知識(shí)發(fā)現(xiàn)定義
5.2知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程
5.3知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法
5.4知識(shí)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用
5.5小結(jié)
第6章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.1基本原理
6.2典型結(jié)構(gòu)
6.3學(xué)習(xí)算法
6.4小結(jié)
第7章機(jī)器學(xué)習(xí)
7.1學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)
7.2機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)
7.3機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)
7.4機(jī)器學(xué)習(xí)的主要策略
7.5有監(jiān)督學(xué)習(xí)
7.5.1K-近鄰算法
7.5.2決策樹(shù)
7.5.3支持向量機(jī)
7.6無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
7.6.1聚類
7.6.2自編碼器
7.7小結(jié)
第8章專家系統(tǒng)
8.1基本概念
8.2專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
8.3專家系統(tǒng)的建造
8.4新型專家系統(tǒng)
8.5小結(jié)
第9章進(jìn)化計(jì)算
9.1進(jìn)化計(jì)算基礎(chǔ)
9.2遺傳算法概念與原理
9.3遺傳算法流程
9.4進(jìn)化規(guī)劃
9.5進(jìn)化策略
9.6小結(jié)
第10章群體智能
10.1概述
10.2蟻群算法
10.3粒子群算法
10.4人工免疫算法
10.5小結(jié)
第11章模糊推理
11.1不確定性推理
11.2模糊推理基礎(chǔ)
11.3模糊集相似性
11.4模糊推理模型
11.5小結(jié)
第12章概率推理
12.1概率論
12.2概率推理方法
12.3可信度方法與主觀貝葉斯方法
12.4證據(jù)理論
12.5證據(jù)的合成規(guī)則
12.6證據(jù)理論的推理模型
12.7小結(jié)
第三篇智能化軟件測(cè)試導(dǎo)論
第13章智能化技術(shù)在測(cè)試分析中的應(yīng)用
13.1概述
13.2需求識(shí)別與提取
13.3需求知識(shí)分類
13.4需求模型構(gòu)建
13.5需求建模評(píng)估
第14章智能化技術(shù)在測(cè)試設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
14.1概述
14.2測(cè)試用例與遺傳算法
14.2.1測(cè)試用例優(yōu)先排序
14.2.2測(cè)試用例排序評(píng)價(jià)指標(biāo)
14.2.3測(cè)試用例排序算法
14.3測(cè)試數(shù)據(jù)與演化計(jì)算
14.3.1面向輸出域的功能性測(cè)試
14.3.2基于遺傳算法的測(cè)試數(shù)據(jù)生成
14.3.3實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析
14.4測(cè)試設(shè)計(jì)與群體智能
14.4.1基于粒子群算法的測(cè)試用例優(yōu)先排序
14.4.2基于蟻群算法的測(cè)試用例優(yōu)先排序
14.4.3基于人工免疫算法的測(cè)試數(shù)據(jù)生成
14.5測(cè)試設(shè)計(jì)與專家系統(tǒng)
14.5.1功能與結(jié)構(gòu)
14.5.2推理與應(yīng)用
第15章智能化技術(shù)在測(cè)試執(zhí)行中的應(yīng)用
15.1概述
15.2自動(dòng)化測(cè)試與測(cè)試腳本
15.2.1自動(dòng)化測(cè)試
15.2.2自動(dòng)化測(cè)試腳本
15.2.3數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和基于模型的測(cè)試技術(shù)
15.3自動(dòng)化測(cè)試框架設(shè)計(jì)
15.4缺陷定位與自動(dòng)程序修復(fù)
15.4.1缺陷定位
15.4.2補(bǔ)丁生成
15.4.3補(bǔ)丁驗(yàn)證
第16章智能化技術(shù)在測(cè)試總結(jié)中的應(yīng)用
16.1概述
16.2軟件評(píng)估與模糊推理
16.2.1軟件可信性分解模型
16.2.2軟件可信性權(quán)值矩陣
16.2.3實(shí)施軟件可信評(píng)估
16.2.4評(píng)估例
16.3軟件評(píng)估與證據(jù)理論
16.3.1全生命周期的評(píng)估模型
16.3.2全生命周期的定量評(píng)估方法
16.3.3軟件可信性評(píng)估實(shí)例
參考文獻(xiàn)