تعلم سلوك الاستخدام تلقائيًا وإنشاء تسلسلات أحداث لاختبار الصندوق الأسود للأنظمة التفاعلية
| العنوان | تعلم سلوك الاستخدام تلقائيًا وإنشاء تسلسلات أحداث لاختبار الصندوق الأسود للأنظمة التفاعلية |
|---|---|
| المؤلف | كيراتش، مصطفى فرقان، أكتيمور، تانكوت باريش، سوزر، حسن، جيبزلي، سي.س. |
| تاريخ النشر: | 2019-06 |
| مكان النشر | - مكتبة ACM الرقمية |
| الموضوع | توليد حالات الاختبار، اختبار الصندوق الأسود، الشبكات العصبية المتكررة، شبكات الذاكرة الطويلة قصيرة المدى، سلوك استخدام التعلم |
| النوع | دورية |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 0963-9314 |
| رقم السجل | 40a3ff0b-b5a5-4fd3-8f02-bfc07cb0df8f |
| موقع المكتبة | علوم الكمبيوتر |
| التاريخ | 2019-06 |
| نص عينة | نقترح تقنية جديدة تعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية المتكررة لإنشاء حالات اختبار لاختبار الصندوق الأسود للأنظمة التفاعلية. نحن نجمع بين مدخلات الاختبار الوظيفية التي يتم إنشاؤها تلقائيًا من النموذج مع حالات الاختبار المطبقة يدويًا لاختبار المتانة. نستخدم هذا المزيج لتدريب شبكة الذاكرة طويلة المدى (LSTM). ونتيجة لذلك، تتعلم الشبكة تمثيلاً ضمنيًا لسلوك الاستخدام الذي قد يكون عرضة للفشل. نستخدم هذه الشبكة لإنشاء تسلسلات أحداث جديدة كحالات اختبار. لقد طبقنا نهجنا في سياق دراسة حالة صناعية لاختبار الصندوق الأسود لنظام التلفزيون الرقمي. تمكنت حالات الاختبار التي تم إنشاؤها بواسطة LSTM من الكشف عن العديد من الأخطاء، بما في ذلك الأخطاء الحرجة، التي لم يتم اكتشافها من خلال أنشطة الاختبار الآلية أو اليدوية الحالية. يعد نهجنا مكملاً للاختبارات الاستكشافية والقائمة على النماذج، ويتفوق النهج المشترك في الأداء على الاختبارات العشوائية من حيث تغطية الأخطاء ووقت التنفيذ. |
| DOI | 10.1007/s11219-018-9439-1 |
| Cilt | 27 |
