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《武汉理工大学》 2017年
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基于可靠性知识的软件测试模型及其应用研究

杨春晖  
【摘要】:随着新一代信息技术的迅速发展,软件已广泛深入应用于社会各个领域,软件质量直接影响信息技术的效能发挥,因此备受关注。软件测试作为保障软件质量的重要手段,一直是软件工程技术的研究重点之一,而软件可靠性作为软件质量的重要度量指标,更是该领域的研究热点。软件可靠性测试是为保证和验证软件的可靠性而开展的测试,然而,随着软件系统日趋复杂,这类测试面临许多问题。首先,因测试人员的知识和经验受到局限,导致软件可靠性测试效果不明显;其次,软件系统架构及其底层特征元素错综复杂,软件运行和迁移状态成指数增长,导致软件可靠性测试难以在有限时间内执行,传统的软件可靠性测试在工程中难以实施。有关研究提出基于知识的软件测试可以提高测试质量,但如何利用可靠性技术改进和优化软件测试过程,在工程实践中引入软件可靠性知识帮助实现高质量软件测试,进而提高软件质量和可靠性水平,需要一套系统的基于可靠性知识的软件测试方法。鉴于此,本论文针对以下问题开展研究:1)如何在测试过程中引入并使用知识;2)如何度量软件测试的知识量;3)如何描述知识、软件测试质量及软件可靠性的关系;4)如何评价引入知识后的测试质量水平增长。本论文介绍了国内外有关软件可靠性测试技术及软件测试模型的现状,研究了基于可靠性知识的软件测试过程和方法,提出了基于可靠性知识的软件测试(Reliability Knowledge-based Software Testing,RKST)模型,并对知识和软件测试质量度量方法开展了研究。在构建了基于可靠性知识的软件本体库(Reliability Knowledge-based Software Ontology base,RKSO)后,以国产操作系统为例实践了以上测试方法并验证其有效性。本论文主要研究成果与创新点如下:(1)提出了RKST模型。基于软件测试生命周期与测试过程,引入面向工程领域的可靠性知识本体库,实现软件测试策略和过程优化,构建RKST模型。该模型不仅描述了测试过程,而且定义了循环学习过程,重点解决了在测试过程中引入并使用可靠性知识的问题,为在工程上实现软件可靠性测试提供了指导。(2)提出了基于信息熵的测试知识量与测试质量的度量方法。引入信息熵概念,定义了软件测试中各类知识量的描述,并通过维拉图发现,测试者互信息量越大,可以获得更佳的测试效果。通过计算软件测试问题集合的信息熵,提出了测试质量熵的概念,并用()度量软件测试质量。(3)发现了知识量主要影响威布尔分布尺度参数 且二者成反比关系。据此可以依据知识量与缺陷发现的分布曲线,预测测试发现问题的趋势及软件的可靠性,可以用来确定测试结束时机。(4)设计了RKSO库的体系架构。该架构由领域知识本体库、可靠性知识本体库和可靠性规则三部分组成。构建了基于可靠性知识的国产操作系统本体库,通过实验验证了RKSO库在工程实践中的有效性。基于可靠性知识的软件测试技术的研究是一个涉及软件测试理论、知识本体理论、软件可靠性理论及工程应用等领域的综合研究课题。通过RKST模型可实现基于可靠性知识的软件测试,解决了工程中软件可靠性测试以及复杂软件的可靠性保障问题,丰富了软件测试和测试质量评估的方法,提高了测试效率,为开展软件测试活动提供了具体的实践指导,同时对于开发机构的内部测试也有很大的参考作用,具有重要的工程实用价值,尤其对大型复杂系统进行系统测试时更具有良好的应用前景;RKST模型中基于可靠性知识的软件测试方法可指导新的软件测试工具开发,具有一定的理论指导意义;此外,研究成果丰富了软件测试和软件质量工程专业学科的发展,具有一定的学术研究意义。
【学位授予单位】:武汉理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP311.53

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