基于粗糙集的公共气象业务平台测试用例生成方法研究

摘要

公共气象业务平台为国家、省市气象相关工作提供客观数据,为了保障平台能够更好的为气象事业服务,提高软件的可靠性,必须严格控制软件质量。软件测试是保障软件质量的重要环节,其关键的问题是如何产生一组有效的测试用例。与一般计算机软件相比,气象软件由于其所处理的数据种类繁多、数据规模巨大,涵盖的业务众多,其测试用例的生成具有极大的不确定性,增加了测试的难度。面对气象软件所具有的行业特殊性,如何从复杂多样的而又规模庞大的海量数据中生成有效的测试用例是本文重点研究的议题。粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的集合理论,它主要用于知识约简及知识依赖性的分析,可直接从给定问题的近似域得到其中的内在规律。考虑到粗糙集理论的属性约简方法与选择被测程序关键输入变量之间的良好契合,本文在公共气象业务平台测试的过程中引入粗糙集理论的约简方法,在保证测试达到最佳效果的前提下,探索一种高效的测试用例生成方法。
　　本文将粗糙集的数据约简方法应用于气象软件测试领域,从公共气象业务平台的输入变量中提取关键输入变量,针对主要参数生成测试用例。在研究分析了现有数据约简算法的基础上,提出了改进的基于区分矩阵和属性重要性的约简算法和基于正域和属性值重要性的值约简算法,将改进的数据约简算法应用于公共气象业务平台的测试用例生成方法中,设计了基于粗糙集的公共气象业务平台测试用例约简系统,删除了测试用例中包含的冗余数据,减少了测试用例的输入量,优化了测试用例的设计方法,提高了测试的效率。

目录

摘要

Abstract

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文主要工作

1.4 本文的组织结构

第二章 粗糙集理论概述

2.1 知识与分类

2.2 粗糙集的基本定义及其性质

2.3 知识约简

2.3.1 知识的约简与核

2.3.2 知识的相对核和相对约简

2.4 粗糙集的知识表示

2.4.1 粗糙集的知识表示

2.4.2 知识约简原理

2.5 知识粗糙性的信息解释

2.5.1 知识粗糙性

2.5.2 知识的信息熵与互信息

2.6 信息表示

2.6.1 信息系统中的信息表示

2.6.2 决策表中的信息表示

2.7 本章小结

第三章 公共气象业务平台与测试用例生成方法简介

3.1 公共气象业务平台简介

3.2 软件测试的相关概念

3.2.1 软件测试的定义

3.2.2 软件测试的流程

3.2.3 软件测试的原则

3.2.4 软件测试的基本方法

3.3 测试用例介绍

3.3.1 测试用例的基本概念

3.3.2 测试用例的重要性

3.3.3 测试用例设计的基本原则

3.4 测试用例设计的基本方法

3.4.1 功能测试用例生成方法

3.4.2 结构测试用例生成方法

3.5 公共气象业务平台测试用例生成方法

3.6 本章小结

第四章 基于粗糙集的测试用例约简算法研究

4.1 属性约简算法研究现状与分析

4.1.1 基于属性重要度的约简算法

4.1.2 基于正域的属性约简算法

4.1.3 基于信息熵的属性约简算法

4.1.4 基于区分矩阵的属性约简算法

4.2 基于区分矩阵和属性重要性的约简算法

4.2.1 算法的提出

4.2.2 算法流程

4.2.3 算法分析

4.3 属性值约简算法研究现状与分析

4.3.1 启发式值约简算法

4.3.2 区分矩阵的值约简算法

4.4 基于正域和属性值重要性的值约简算法

4.4.1 算法的提出

4.4.2 算法流程

4.4.3 算法分析

4.5 本章小结

第五章 基于粗糙集的公共气象业务平台测试用例生成方法研究

5.1 公共气象业务平台主要功能

5.2 公共气象业务平台测试用例约简系统设计

5.2.1 系统分析

5.2.2 系统总体设计

5.2.3 算法设计与实现

5.3 公共气象业务平台测试用例约简系统界面

5.3.1 系统开发环境

5.3.2 属性约简

5.3.3 属性值约简

5.4 实验结果分析

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 论文总结

6.2. 工作展望

参考文献

作者简介

附录 本文对应图表

致谢