基于任务流模型的测试性设计与优化
【学位单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2016
【中图分类】:TJ02
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 论文的选题依据和研究意义
1.2 国外建模技术和软件工具
1.3 国内建模技术和软件工具
1.4 本文主要研究内容
第二章 任务流模型建模方法
2.1 任务流模型体系结构
2.2 任务剖面的概念
2.2.1 任务剖面概念介绍
2.2.2 任务剖面实例
2.3 任务流建模方法
2.3.1 任务流系统层次建模
2.3.2 任务流系统的时序建模
2.3.3 任务流系统逻辑关系
2.4 本章小结
第三章 任务流模型测试性指标计算
3.1 多信号模型简介
3.2 任务流模型测试性指标计算公式
3.2.1 传统测试性指标
3.2.2 功能检测覆盖率
3.3 任务流到多信号流模型的关联方法
3.3.1 任务流模型关联到多信号流模型
3.3.2 任务流模型与多信号模型关联示例
3.4 任务流模型测试性指标计算实现
3.4.1 测试性指标计算所需数据
3.4.2 测试性指标计算流程
3.5 本章小结
第四章 任务流模型可测性指标分配方法研究
4.1 任务流模型可测性指标分配简介
4.2 测试性指标分配方法介绍
4.2.1 可测性指标分配概述
4.2.2 传统测试性指标分配方法
4.3 基于粒子群算法的任务流模型测试性指标分配方法
4.3.1 研究重点
4.3.2 算法数据获取及公式
4.3.3 基于粒子群智能算法的测试性指标分配优化求解方法
4.3.4 实验
4.4 基于BP网络的任务流模型测试性指标分配方法
4.4.1 理论基础
4.4.2 待解决问题的数学模型
4.4.3 一种两层神经网络学习算法
4.4.4 该算法在测试性指标优化分配中的应用方法
4.4.5 算法实现
4.4.6 实验
4.5 本章小结
第五章 软件开发
5.1 软件总体设计及开发背景
5.1.1 软件系统整体流程
5.1.2 开发工具及主要技术
5.2 软件主要模块
5.2.1 任务剖面建模模块
5.2.2 测试性建模模块
5.2.3 任务、产品与功能关联
5.3 本章小结
第六章 总结与展望
致谢
参考文献
攻硕期间取得的研究成果
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本文编号:2860888
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