| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 面向对象软件测试 | 第12-13页 |
| 1.2.2 ART与ARTOO | 第13-14页 |
| 1.2.3 基于聚类的测试方法 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 1.5 小结 | 第17-18页 |
| 第二章 自适应随机测试与聚类分析算法概述 | 第18-23页 |
| 2.1 自适应随机测试 | 第18-19页 |
| 2.1.1 自适应随机测试基本思想 | 第18页 |
| 2.1.2 自适应随机测试基本算法 | 第18-19页 |
| 2.2 聚类分析 | 第19-22页 |
| 2.2.1 聚类分析的定义 | 第19-20页 |
| 2.2.2 距离度量方法 | 第20页 |
| 2.2.3 常用聚类分析算法 | 第20-22页 |
| 2.3 小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于k中心点的面向对象软件测试用例生成方法 | 第23-41页 |
| 3.1 基于聚类的面向对象软件测试用例生成方法框架 | 第23-25页 |
| 3.1.1 测试用例池生成模块 | 第24页 |
| 3.1.2 聚类模块 | 第24页 |
| 3.1.3 取样 | 第24-25页 |
| 3.2 MOClustering算法 | 第25-28页 |
| 3.2.1 对象方法数向量 | 第25页 |
| 3.2.2 距离度量公式 | 第25页 |
| 3.2.3 MOClustering算法描述 | 第25-28页 |
| 3.3 DMClustering算法 | 第28-31页 |
| 3.3.1 OOTID度量机制 | 第28-29页 |
| 3.3.2 DMClustering算法描述 | 第29-31页 |
| 3.4 MSampling算法 | 第31-33页 |
| 3.5 实验分析 | 第33-40页 |
| 3.5.1 实验设置 | 第33-34页 |
| 3.5.2 实验评估标准 | 第34页 |
| 3.5.3 k值 | 第34-35页 |
| 3.5.4 实验结果分析 | 第35-40页 |
| 3.6 小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于k均值的面向对象软件自适应随机测试用例生成方法 | 第41-61页 |
| 4.1 基于聚类分析的自适应随机测试方法框架 | 第42-43页 |
| 4.1.1 已执行测试用例集和候选测试用例集生成模块 | 第42-43页 |
| 4.1.2 距离度量模块 | 第43页 |
| 4.1.3 聚类模块 | 第43页 |
| 4.2 WTS度量 | 第43-45页 |
| 4.2.1 频率变换 | 第43-44页 |
| 4.2.2 小波变换 | 第44-45页 |
| 4.2.3 距离度量公式 | 第45页 |
| 4.3 TFCS度量 | 第45-47页 |
| 4.3.1 TF变换 | 第45-46页 |
| 4.3.2 距离度量公式 | 第46-47页 |
| 4.4 算法描述 | 第47-53页 |
| 4.4.1 TFClustering-ART | 第47-51页 |
| 4.4.2 WClustering-ART | 第51-53页 |
| 4.5 实验分析 | 第53-60页 |
| 4.5.1 实验设置 | 第53-54页 |
| 4.5.2 实验结果分析 | 第54-60页 |
| 4.6 小结 | 第60-61页 |
| 第五章 测试原型系统设计与实现 | 第61-66页 |
| 5.1 测试流程与OOSTS界面设计 | 第61-63页 |
| 5.1.1 测试流程 | 第61-62页 |
| 5.1.2 OOSTS界面 | 第62-63页 |
| 5.2 类图录入模块 | 第63页 |
| 5.3 算法执行模块 | 第63-65页 |
| 5.3.1 参数配置 | 第63-64页 |
| 5.3.2 测试执行信息 | 第64页 |
| 5.3.3 测试驱动模块 | 第64-65页 |
| 5.4 结果统计及分析模块 | 第65页 |
| 5.5 系统总结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-69页 |
| 6.1 工作总结 | 第66-67页 |
| 6.2 研究展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文及科研成果 | 第74页 |
