回归测试

摘要： 测试用例排序技术通过在测试过程中确定用例执行的先后次序来增加早期揭示缺陷的可能性.本文在用例排序过程中动态提取关键用例,在测试用例运行被测程序后,得到各候选用例(待排序用例)覆盖程序新分支情况以及改善用例覆盖程序分支的均衡程度,进而计算候选用例的权重使得关键用例的权重增加,优先进行排序.实验结果表明,与现有方法比较,所提方法在用例排序时间与缺陷检测方面体现出较好的性能.

摘要： 本文主要针对近几年指挥自动化信息系统软件完成鉴定后,由于装备技术能力提升又导致软件更改的现状展开研究与分析,通过总结相关测试数据,分析了改进类软件的缺陷类型及其产生原因,并明确提出了提高改进类软件质量的措施,包括明确了改进类软件开展测评的测评依据、测试过程,以及需要进行软件修改影响域分析,提出了影响域分析与描述方法。

摘要： 在回归测试过程中,用例重用是一项很重要的工作,其充分利用软件升级变更前的已有资源,提高测试的效率.从已有研究来看,回归测试的研究大部分侧重于用例优化方面,少部分提到利用程序升级变更前后的相似性来重用测试用例以提高用例生成效率.针对回归测试用例重用问题,提出一种重用变更前相似程序的测试信息,并通过设计的适应度函数为变更后程序进化生成新用例的方法.该方法利用构建的函数调用图进行程序相似部分的检测,并根据函数影响力设计适应度函数来调整个体的适应度值,保留适应度值高的优秀个体;再通过重用变更前相似部分的用例,以及进化生成的变更后的部分用例,来构成回归测试中新程序的用例.实验结果表明,在目标路径覆盖率上,对于中小规模和大规模工业程序,本文方法比经典方法分别可提高8%和17%.

摘要： 在UFT平台下,实现了在《大庆油田科研项目ERP集成应用系统》中应用自动化测试技术使用脚本完成了软件功能回归测试,测试脚本实现了模块化开发,探索解决了测试中遇到的共性问题,为今后的软件功能回归测试起到了示例作用。

摘要： 为在持续集成(CI)环境下减少回归测试集、提升回归测试的效率,提出一种适用于CI环境的回归测试套件选择方法。首先,根据每个提交的测试套件历史失败率和执行率信息,进行提交排序;然后,采用机器学习方法,对提交涉及的测试套件进行失败率预测,并选择具有较高失败率的测试套件。该方法综合使用提交排序技术和测试套件选择技术,从而保证既提高故障检测率又能在一定程度上降低测试成本。在Google的开源数据集上进行的实验结果表明:与同样采用提交排序的方法和采用测试套件选择的方法相比,所提方法的开销感知平均故障检测率APFDc提高了1%~27%;在相同的测试时间成本下,所提方法的测试召回提高了33.33~38.16个百分点,变更召回提高了15.67~24.52个百分点,测试套件选择率降低了约6个百分点。

摘要： 参数依赖型软件是指初始化时读取并解析配置参数,并据此进行任务处理的软件,航天测控软件是典型的参数依赖型软件;航天测控软件具有明显的领域软件特征,多采用领域工程分析技术,实现业务处理逻辑和具体任务参数的分离,达到仅通过修改任务配置参数而适应高强度型号任务的目的;通过对参数依赖型软件架构、应用模式的分析,提出一种对参数依赖特性进行验收测试、参数更动测试的流程、策略和方法;并基于该方法,对远程数据交互软件进行了参数依赖特性测试,测试结果表明,该方法具有测试覆盖性强、测试重点突出、测试效率高的特点。

摘要： 随着北斗三号卫星导航系统(BDS-3)的全面建成,湖北省北斗地基增强系统需要进行整网软硬件升级与改造,以实现对BDS-3卫星的兼容.本文详细介绍了此次升级的内容:包括72台True CORS R1接收机的板卡硬件升级与固件包升级,增加对BDS-3的支持;TrueNET平台的软件升级;升级之后进行了接收机回归测试及系统精度测试:开展了新增频点的数据质量分析及双差质量分析,以及对RINEX原始文件进行了卫星数、高度角等分析;接收机软件研发完成后进行了整机性能测试,各项指标均满足要求;系统精度测试结果标明:网络实时动态(RTK)定位精度水平优于3 cm,垂直优于5 cm;差分全球导航卫星系统(DGNSS)定位精度水平优于1 m,垂直优于2 m.

摘要： 为了避免回归测试过程中重复低效地执行测试用例,在对自动化测试框架理论研究的基础上,设计并搭建了基于Selenium的符合企业需求的自动化测试框架。框架包括测试调度及运行、测试模块、工具模块、配置模块、测试报告等部分,采用了模块化设计的思想,降低了代码的冗余度,使得自动化测试脚本在后期易于维护。实践表明,框架能有效地对电商网站等Web应用程序开展回归测试,提高测试的效率。

摘要： 由于优先级排序测试效果较差、执行效率低,为此提出基于改进遗传算法的回归测试用例优先级排序方法.通过自然选择与遗传理论作为基本条件,结合群体中染色体任意信息交换机制和生物进化过程内适者生存规则,完成遗传算法,接着引入禁忌搜索方法,增强排序的局部超强搜索能力,然后在回归测试的过程内,利用多个目标函数对回归测试用例优先级排序以及评价,完成回归测试用例优先级排序.实验结果表明,经过时间以及覆盖的角度考察,执行时间较短,平均分支较大,说明该序列优良,本文方法的回归测试效果较好,执行效率高.

摘要： 现代智能电表程序的更新迭换速度不断加快,程序经常发生变化,对智能电表的测试提出了更高的要求,如何提高回归测试的效率,已成为当前一个研究焦点.测试开销的降低是提高回归测试效率最直接的表现,而测试用例集约简是降低测试开销的必要手段之一.以萤火虫算法为基础,文章提出了 一种应用于智能电表测试用例集约简问题上的优化算法.首先,该算法用二元优化集覆盖问题来代表智能电表程序的测试用例集约简问题;然后,改进传统的萤火虫算法,通过细胞自动机分类模型,将萤火虫的位置转换为0/1矩阵;最后,结合贪心算法,求解得到最优的测试用例子集.通过对不同的智能电表程序和不同规模测试用例集进行仿真,实验结果显示萤火虫算法相比同类算法在相同测试次数上获得测试开销最优解和最优子集的比例都取得了更好的效果.

摘要： 回归测试作为软件生命周期的一个组成部分,在整个软件测试过程中占有很大的比重,因此提高回归测试的效率对于软件测试具有重要意义.本文提出一种根据代码中被修改部分来构造回归测试用例集合的策略,从而节约回归测试的时间和成本.该方法包括以下内容:根据控制流图对比技术解析出代码中被修改的部分对应的控制流图节点,简称为修改点；然后从已有测试用例库中筛选出执行路径经过修改点的测试用例；并以修改点的后继节点作为覆盖目标补充新的测试用例.与现有方法相比,本发明提出的回归测试方法具有用例选择精度高、回归测试更加充分的特点,提高了测试的效率和有效性.

摘要： 回归测试是软件测试过程中的一种重要活动,是对被修改的软件进行有效检测、保证软件质量的有效手段.针对回归测试是使用已有的测试用例集对修改的程序进行测试,研究人员提出了各种回归用例选择技术来降低回归测试成本.本文通过对现有的回归测试技术存在的缺点进行分析后,提出的一种新的回归测试方法RTCSFD(Regression Test Cases Selection based on rate of Fault detection andDesign information,基于错误率和设计信息的回归测试用例选择,简记RTCSFD),它把错误检测率和程序设计目的中的设计信息,作为回归用例的选择信息考虑来降低测试成本.通过对实例程序的实验分析,初步证实了所提出的方法在实际应用中的可行性与有效性.同已有方法相比,该方法使用了测试用例中的设计信息作为选择回归测试的策略之一,能对测试用例进行快速优先排序,可以有效地提高测试效率.

摘要： 面向对象软件的回归测试中,定位出由于代码的修改所引入的错误,是十分重要的问题,因为定位过程耗时且复杂.本文研究三种主要的定位回归测试错误方法,并对这些方法进行了分析比较,并提出了一种新的基于原子操作的定位回归测试错误的方法,设计出相关定位工具模型,对基于原子操作定位回归测试错误方法进行了实例分析和说明.本文为定位回归测试错误提供了新的思路,具有一定实际应用意义。

摘要： 测试用例优先级排序作为一种高效实用的回归测试技术,通常以测试用例的覆盖度作为优先级排序的量化指标,忽略了测试用例的其他测试性能,较为单一针对该问题,本文提出一种基于DU链的测试用例优先级排序算法该算法将测试用例的DU链覆盖度和回归测试错误错误检测能力进行双重考虑,对测试用例优先级进行量化与已有算法相此,该算法基于数据流覆盖,充分利用了测试执行的历史信息和程序模块的耦合信息,在排序过程中动态计算测试用例的优先级量化值实验结果表明,采用优先级排序算法的测试用例集,在测试过程中以较短的时间发现更多的错误,有效地提高回归测试的检错效率.

摘要： 随着软件规模的增大,在软件回归测试中,重复执行庞大的全部测试用例集已不再现实.在这种情况下,对测试用例集进行预处理就尤为重要.测试用例预优化是寻找最佳测试用例执行序列的一种技术.在实际的软件回归测试中,基于多目标的测试用例优化技术已逐步取代了单目标优化;应用进化算法解决多目标测试用例预优化是当前研究的热点.但由于进化算法主要是基于种群进行遗传迭代,种群间的交互机制相对复杂,算法的执行效率随着种群及测试用例集规模的增大而显著下降.针对上述情况,提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的测试用例预优化方法,设计了粒子的表示和状态更新方式,研究了不同粒子更新方式和迭代次数及粒子群大小对多目标测试用例预优化结果的影响.同基于NSGA-Ⅱ的方法相比,实验结果显示提出的方法在执行效率上显著提高,可以解决实际回归测试中的多目标测试用例预优化问题.

摘要： 并行分布式可视分析已成为科学计算数据后处理的支撑技术.在渐进和快速迭代开发可视化系统中,如何验证和确认可视分析平台面向复杂网格类型、多种可视化方法耦合情况下的稳定性、正确性和健壮性问题成为平台评测的关键问题.本文以TeraVAP并行分布式可视分析平台为例,提出基于工作流的构件化软件评测环境,具有自动测试、高代码覆盖、低测试用例维护、基于Web方式图文显示等特点.重点介绍基于Python语言的测试用例设计和调度模块设计,基于图像的定量分析和基于数据的定性分析功能测试模块.在TeraVAP系统研发过程中,共修正249个系统缺陷,取得良好的实用效果.

摘要： 在回归测试中，原有测试用例集往往不能满足软件修改带来的新需求而需要新增测试用例。与传统测试用例生成相比，测试用例集扩增在分析软件修改影响的基础上有针对性地产生新测试用例以提高测试效率。提出了一种基于谓词自适应随机测试(Predicate-Adaptive-Random-Testing，P-ART)技术的测试用例集扩增方法。该方法的主要创新在于结合软件修改分析的白盒测试技术与自适应随机测试(Adaptive-Random-TeSting，ART)的黑盒测试技术，通过引入新的距离度量方式——谓词距离，引导ART进行测试用例集扩增。实验表明，所提测试用例集扩增方法能够达到更高的分支覆盖。

摘要： 为了便于在调试阶段定位错误发生的具体位置，提高回归测试效率，本文针对APFD评价方法没有考虑错误被重复发现这一情况，提出了一种改进的测试用例优先排序评价方法。改进后的方法考虑了错误被不同测试用例发现的情况，从而在提高测试用例序列发现错误速率的基础上，方便具体错误的定位分析。通过对改进前后的评价方法指导生成的测试用例序列比较分析，验证了该改进是确实可行的。

摘要： 研究了目前应用较广的几种GUI功能测试工具,比较其功能测试的自动化技术。然后提出了一种基于Windows GUI功能测试的体系结构,研究其中的测试脚本开发平台,设计并实现了一种基于Windows GUI的功能测试的动作捕获与回放技术的原型工具,该工具能生成测试脚本,并能通过运行录制下的测试脚本动态回归测试Windows GUI程序,达到录制/回放回归测试GUI应用程序的目的。

摘要： 在程序版本演进的过程中,需要对修改的部分进行回归测试以确定对程序的修改是正确的.在面向对象的程序过程中,由于继承和多态等特性,使得程序的数据流很难理解和跟踪,这使得在测试失败之后的调试和错误定位困难很大.修改影响分析方法可以用来对程序中修改的部分进行解析,分析找出最可能造成测试失败的对程序影响较大的一些修改.本文在研究修改影响分析方法的基础上,把对程序中的修改进行解析,将修改代码抽象为基修改,分析基修改之间的关系;进而,本文提出了一种添加基修改,构造中间版本程序的策略.该策略可以定位造成测试失败的原因,从而达到错误定位的目标。

摘要： 本申请提供了软件测试领域中的一种回归测试方法和回归测试装置。本申请提供的技术方案中，进行回归测试时，保存该回归测试的测试环境，后续回归测试中基于该测试环境进行测试。本申请提出的技术方案，因为保证了前后回归测试的测试环境的一致性，从而可以提高回归测试的测试结果的准确性。

摘要： 本发明公开了一种回归测试系统及回归测试方法，回归测试系统包括：数据整理模块，获取被测系统的线上请求及返回数据；上下游配置模块，将被测系统划分为上游请求、向下请求、下游返回和返回上游，将被测系统的上游和下游切换至上游模拟模块和下游模拟模块，下游模拟模块记录向下请求并返回下游返回，上游模拟模块记录返回上游的报文；请求执行模块，将获取的线上请求循环发送至被测系统的上游请求；验证对比模块，对不同版本的被测系统执行好的上游请求、向下请求、下游返回和返回上游的数据进行验证对比。本发明利用线上用户的实际线上请求来执行回归测试，可以弥补基线用例不完整的问题并免去基线用例维护的工作量。

摘要： 本申请提供了软件测试领域中的一种回归测试方法和回归测试装置。本申请提供的技术方案中，进行回归测试时，保存该回归测试的测试环境，后续回归测试中基于该测试环境进行测试。本申请提出的技术方案，因为保证了前后回归测试的测试环境的一致性，从而可以提高回归测试的测试结果的准确性。

摘要： 本发明公开了一种回归测试系统及回归测试方法，回归测试系统包括：数据整理模块，获取被测系统的线上请求及返回数据；上下游配置模块，将被测系统划分为上游请求、向下请求、下游返回和返回上游，将被测系统的上游和下游切换至上游模拟模块和下游模拟模块，下游模拟模块记录向下请求并返回下游返回，上游模拟模块记录返回上游的报文；请求执行模块，将获取的线上请求循环发送至被测系统的上游请求；验证对比模块，对不同版本的被测系统执行好的上游请求、向下请求、下游返回和返回上游的数据进行验证对比。本发明利用线上用户的实际线上请求来执行回归测试，可以弥补基线用例不完整的问题并免去基线用例维护的工作量。

摘要： 本发明属于软件测试技术领域，具体提供一种基于分层测试模型选取回归测试用例的方法、装置，所述方法包括如下步骤：建立UI/API用例与需求测试点之间的关联，录入管理数据库；从用例管理系统的管理数据库表中读取已经建立好的对应关联并记录到导入数据库；获取导入数据库中记录的对应关联并以树状层级展示需求测试点与测试用例关联的对应关系；获取提交的改动代码的接口调用与函数级对应关系过滤出关联用例；自动触发API层自动回归验证及UI自动回归验证并输出回归测试结果。可以快捷便捷地在现有的自动化框架上建立用例与代码的对应关系，大大节约成本。

摘要： 一种示例系统包括源代码改变引擎以：检索如在第一数据库处维持的应用中的源代码改变位置。示例系统还包括：源代码测试位置引擎以：检索由回归测试测试的源代码测试位置，如与回归测试相关联地维持在第二数据库处。示例系统还包括：回归测试选择引擎以：基于将应用的源代码改变位置与和回归测试相关联的源代码测试位置进行比较来选择回归测试以测试应用。示例系统还包括：回归测试引擎以：在应用的源代码测试位置上执行所选择的回归测试；以及，响应于应用通过回归测试，返回通过回归测试的指示。

摘要： 本发明提供一种执行多测试激励并收集覆盖率的回归测试方法及装置，属于自动化测试技术领域，所述方法步骤：S1.基于makeflie语言创建自动化回归测试脚本，并对自动化测试脚本及所有测试激励进行代码编译；S2.执行自动化回归测试脚本，按照设定顺序对测试激励执行仿真，并对每个测试激励生成的数据库文件进行另存；S3.将各测试激励生成的数据库文件进行合并，并根据合并的数据库文件计算测试覆盖率。本发明实现在芯片设计的输出形式流片前的回归测试，收集覆盖率，将所有测试激励的编译、仿真、收集覆盖率的工作自动化，解放验证人员的手动工作，极大提高验证效率，节省时间，同时避免人为失误。

摘要： 本发明公开了一种基于日志的面向回归测试的黑盒测试用例排序方法，步骤1、对日志进行解析，得到日志事件；步骤2、将测试用例的日志事件数据进行向量化处理；步骤3、基于日志事件的语义信息进行自适应测试用例排序。与现有技术相比，本发明1)充分利用日志丰富的自然语言语义信息以及输出日志的语句在源代码中的位置信息，提升黑盒测试用例排序方法的排序效果，弥补传统黑盒测试用例排序方法无法获得被测系统内部信息的不足，缩小黑盒与白盒两种测试用例排序之间的差距；2)适用性广泛，可应用于所有能产生日志的被测系统，特别适用于测试人员无法获得被测系统源码以及测试用例源码的情况，提升传统黑盒测试用例排序方法的健壮性。

摘要： 本申请提供了一种JAVA程序的回归测试方法以及测试装置，该方法包括：获取差异代码以及预定函数，差异代码为迭代后代码文件与迭代前代码文件不同的代码内容，预定函数为差异代码直接影响的函数；差异代码进行静态分析，确定关联函数，关联函数为与预定函数有调用关系的函数；根据预定函数以及关联函数，生成差异代码的回归测试报告。本申请缓解了现有技术中JAVA程序的回归测试的测试效率低下的问题。

摘要： 本发明提供了全自动测试案例回归测试系统，通过设置全自动的测试系统，系统布置实体的软件代理装置、案例管理装置、增量代码分析装置、回归分析装置、案例触发装置，一旦开发人员完成新的代码开发和测试案例开发，各装置即自动根据增量内容和测试策略选择合适的回归测试案例集，进行全自动的回归测试，执行测试案例，一旦测试案例执行完成，即生成原代码或增量代码的回归测试的执行代码信息和当前测试案例与当前测试案例执行过程中运行的编译文件及编译文件中运行函数的映射关系，使得整体测试过程代码和测试案例可以得到全自动的执行跟踪，使得测试案例的选择有章可循，且不需要人为参与，提高回归测试的有效性、准确率和软件开发的效率。