一种演化环境下变异测试强度需求预测方法

摘要

本发明涉及一种演化环境下变异测试强度需求预测方法。该方法基于特征提取和错误检测数目对软件的各个版本通过数据清洗和特征选择，构建用于模型训练的特征矩阵和强度向量；在此基础上，应用BP神经网络方法构建预测模型，并在模型构建时不断通过信号前向传播和误差后向传播结果调整模型权重，从而学习生成一个变异测试强度需求预测模型BP‑Model；最后，将当前软件版本的特征向量输入到BP‑Model中，最终生成当前软件版本的变异测试强度需求。本发明目的在于解决目前存在的新版本软件变异测试强度未知的难题，进而帮助测试人员制订合理的变异测试需求，帮助测试人员在有限的时间内构建有效的测试用例集。