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基于测试用例的错误定位技术研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第一章 绪论第13-19页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-16页
        1.2.1 基于程序切片的错误定位方法第14页
        1.2.2 基于依赖分析的错误定位方法第14页
        1.2.3 基于状态变更的错误定位方法第14-15页
        1.2.4 基于覆盖率的错误定位方法第15页
        1.2.5 基于测试用例的错误定位方法第15-16页
        1.2.6 其他错误定位方法第16页
    1.3 存在问题第16页
    1.4 研究内容第16页
    1.5 论文结构第16-19页
第二章 基于影响分析的回归测试优先级错误定位方法第19-37页
    2.1 引言第19页
    2.2 基于影响分析的错误定位方法第19-26页
        2.2.1 程序依赖图转换为联合依赖图第19-21页
        2.2.2 基于联合依赖的可疑度排行的计算第21-26页
    2.3 基于影响分析的回归测试优先级错误定位第26-27页
    2.4 实验及结果分析第27-34页
        2.4.1 实验数据第27-28页
        2.4.2 实验度量方法第28页
        2.4.3 实验步骤第28-29页
        2.4.4 实验结果第29-34页
        2.4.5 有效性威胁第34页
    2.5 分析和比较第34-36页
    2.6 本章小结第36-37页
第三章 利用依赖和权值改进回归测试用例的错误定位方法第37-55页
    3.1 引言第37-38页
    3.2 利用依赖和权值改进回归测试用例的错误定位第38-44页
        3.2.1 利用依赖关系得到频繁被成功或失败测试用例覆盖的语句第38-41页
        3.2.2 相似度计算第41页
        3.2.3 利用向量夹角余弦权值计算语句可疑度第41-44页
    3.3 实验及结果分析第44-53页
        3.3.1 实验对象第44页
        3.3.2 实验工具第44-45页
        3.3.3 评估指标第45页
        3.3.4 实验设计第45页
        3.3.5 实验结果分析第45-53页
        3.3.6 有效性威胁第53页
    3.4 本章小结第53-55页
第四章 基于改进遗传算法回归测试用例生成的错误定位方法第55-82页
    4.1 引言第55-56页
    4.2 基于改进遗传算法回归测试用例生成的错误定位第56-67页
        4.2.1 遗传算法第56-57页
        4.2.2 人工免疫算法第57-59页
        4.2.3 人工免疫算法加入遗传算法中第59-60页
        4.2.4 遗传免疫算法的改进第60-61页
        4.2.5 基于改进遗传免疫算法回归测试用例生成的错误定位方法第61-67页
    4.3 实验及结果分析第67-81页
        4.3.1 实验对象第67-68页
        4.3.2 实验工具第68页
        4.3.3 度量方法第68页
        4.3.4 实验设计第68-69页
        4.3.5 实验结果分析第69-80页
        4.3.6 有效性威胁第80-81页
    4.4 本章小结第81-82页
第五章 基于软件度量回归测试用例优化的错误定位方法第82-91页
    5.1 引言第82页
    5.2 基于软件度量回归测试用例优化的错误定位第82-87页
        5.2.1 软件度量第82-83页
        5.2.2 基于软件度量回归测试优化的错误定位方法第83-87页
    5.3 实验及结果分析第87-90页
        5.3.1 实验对象第87-88页
        5.3.2 实验工具第88页
        5.3.3 评估指标第88页
        5.3.4 实验步骤第88-89页
        5.3.5 实验结果分析第89页
        5.3.6 有效性威胁第89-90页
    5.4 本章小结第90-91页
第六章 总结与展望第91-93页
    6.1 论文总结第91-92页
    6.2 未来工作展望第92-93页
参考文献第93-100页
攻读博士学位期间完成的科研成果列表第100-101页
攻读博士学位期间参加科研项目列表第101-102页
致谢第102页

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