| 摘要 | 第4-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第17-34页 |
| 1.1 研究背景 | 第18-24页 |
| 1.1.1 信息物理融合系统软件 | 第18-20页 |
| 1.1.2 信息物理融合系统软件与环境不确定性 | 第20-24页 |
| 1.2 研究现状与挑战 | 第24-30页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第24-26页 |
| 1.2.2 研究挑战 | 第26-29页 |
| 1.2.3 研究问题 | 第29-30页 |
| 1.3 研究思路 | 第30-32页 |
| 1.4 本文工作与贡献 | 第32-33页 |
| 1.5 论文组织 | 第33-34页 |
| 第二章 相关工作 | 第34-48页 |
| 2.1 信息物理融合系统软件与环境不确定性 | 第34-37页 |
| 2.1.1 不确定性 | 第34-35页 |
| 2.1.2 信息物理融合系统软件与环境不确定性 | 第35-36页 |
| 2.1.3 信息物理融合系统软件质量保障 | 第36-37页 |
| 2.2 信息物理融合系统软件测试输入生成技术 | 第37-41页 |
| 2.2.1 基于随机测试的测试输入生成 | 第37-38页 |
| 2.2.2 基于静态分析的测试输入生成 | 第38-40页 |
| 2.2.3 基于动态分析的测试输入生成 | 第40-41页 |
| 2.2.4 信息物理融合系统软件测试输入生成技术小结 | 第41页 |
| 2.3 信息物理融合系统软件测试预言生成技术 | 第41-44页 |
| 2.3.1 基于软件规约的测试预言 | 第42页 |
| 2.3.2 基于执行状态归纳的测试预言 | 第42-43页 |
| 2.3.3 基于隐形假设和人类决策的测试预言 | 第43-44页 |
| 2.3.4 信息物理融合系统软件测试预言生成技术小结 | 第44页 |
| 2.4 数据驱动软件的测试技术 | 第44-46页 |
| 2.4.1 无测试预言问题 | 第45-46页 |
| 2.4.2 机器学习模型质量检测 | 第46页 |
| 2.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第三章 基于白盒采样的CPS软件测试输入生成技术 | 第48-74页 |
| 3.1 问题描述 | 第49-53页 |
| 3.1.1 交互程序模型 | 第49-52页 |
| 3.1.2 软件测试输入生成问题 | 第52-53页 |
| 3.2 SIT:基于采样的交互式测试输入生成 | 第53-59页 |
| 3.2.1 相关概念 | 第53-54页 |
| 3.2.2 SIT方法概述 | 第54-55页 |
| 3.2.3 基于程序-环境交互的软件测试输入生成框架 | 第55-57页 |
| 3.2.4 基于白盒采样的空间探索策略 | 第57-59页 |
| 3.3 实验与结果分析 | 第59-73页 |
| 3.3.1 实验准备 | 第61-64页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第64-73页 |
| 3.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 第四章 基于多不变式的CPS软件测试预言生成技术 | 第74-100页 |
| 4.1 问题描述与分析 | 第75-77页 |
| 4.2 CoMID:基于上下文的信息物理融合系统软件多不变式检测 | 第77-87页 |
| 4.2.1 CoMID方法概述 | 第78-79页 |
| 4.2.2 基于上下文的迭代执行分组 | 第79-82页 |
| 4.2.3 多不变式生成和检测技术 | 第82-87页 |
| 4.3 实验与结果分析 | 第87-99页 |
| 4.3.1 实验准备 | 第88-91页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第91-99页 |
| 4.4 本章小结 | 第99-100页 |
| 第五章 基于程序生成的机器学习软件环境适应性评估技术 | 第100-120页 |
| 5.1 背景与问题描述 | 第102-104页 |
| 5.1.1 背景介绍 | 第102-103页 |
| 5.1.2 机器学习软件环境适应性评估问题 | 第103-104页 |
| 5.2 SynEva:基于程序生成的机器学习软件环境适应性评估 | 第104-112页 |
| 5.2.1 SynEva方法概述 | 第104-105页 |
| 5.2.2 镜像程序生成 | 第105-109页 |
| 5.2.3 预测行为相似度比较 | 第109-111页 |
| 5.2.4 SynEva在K-means分类上的应用 | 第111-112页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第112-118页 |
| 5.3.1 实验准备 | 第112-114页 |
| 5.3.2 实验结果与分析 | 第114-118页 |
| 5.4 本章小结 | 第118-120页 |
| 第六章 总结和展望 | 第120-124页 |
| 6.1 工作总结 | 第120-122页 |
| 6.2 研究展望 | 第122-124页 |
| 参考文献 | 第124-136页 |
| 简历与科研成果 | 第136-138页 |
| 致谢 | 第138-140页 |
