一种动态加权组合神经网络模型的软件测试方法

作者：惠子青; 刘晓燕^*; 严馨

来源：微电子学与计算机, 2020, 37(04): 60-64.

DOI：10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2020.04.011

• 软件可靠性
• 动态加权组合
• 故障引进
• SRGMs

软件可靠性评估性能直接影响软件测试的工作量,本文针对软件测试过程中故障检测和故障引进问题,提出了一种基于动态加权组合的神经网络软件测试方法,该方法考虑软件工程的多样性,利用神经网络方法构建动态加权组合模型,并结合故障引进过程完成故障检测和预测.通过两组真实的失效数据集(DS1和DS2)的试验,将所提方法与现有的软件可靠性增长模型(Software Reliability Growth Models,SRGMs)进行比较,结果显示考虑故障引进的动态加权组合神经网络模型拟合效果最优,表现出了更好地软件可靠性评估性能和模型通用性.

• 单位
  自动化学院; 昆明理工大学