中文摘要 | 第1-5页 |
英文摘要 | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第6-8页 |
§1.1 课题背景 | 第6页 |
§1.2 课题研究的主要内容 | 第6-7页 |
§1.3 论文结构 | 第7-8页 |
第二章 净室软件工程概述 | 第8-18页 |
§2.1 净室软件工程基础 | 第8-11页 |
2.1.1 函数理论 | 第8-9页 |
2.1.2 统计理论 | 第9-10页 |
2.1.3 净室小组操作 | 第10-11页 |
§2.2 净室软件工程技术 | 第11-15页 |
2.2.1 统计过程控制下的增量式开发 | 第11-12页 |
2.2.2 基于函数的规范、设计和验证 | 第12-14页 |
2.2.3 正确性验证 | 第14页 |
2.2.4 统计测试和软件证明 | 第14-15页 |
§2.3 净室软件工程过程 | 第15-17页 |
§2.4 净室软件工程实践 | 第17-18页 |
第三章 统计测试理论 | 第18-26页 |
§3.1 基于使用模型的统计测试的优点 | 第18-19页 |
§3.2 统计测试的理论基础 | 第19-21页 |
3.2.1 样本与总体 | 第19-20页 |
3.2.2 软件使用的随机特性 | 第20-21页 |
§3.3 统计测试的实际应用 | 第21-26页 |
3.3.1 使用模型的建立 | 第21-24页 |
3.3.2 使用模型的静态分析 | 第24页 |
3.3.3 测试用例的生成与实施测试 | 第24页 |
3.3.4 测试充分性度量 | 第24-26页 |
第四章 使用模型静态参数的计算 | 第26-44页 |
§4.1 与模型相关的静态参数 | 第28-30页 |
4.1.1 模型的状态熵和激励熵 | 第28-29页 |
4.1.2 模型的典型序列数 | 第29页 |
4.1.3 模型的平均测试用例长度 | 第29页 |
4.1.4 模型的转移矩阵的密度 | 第29-30页 |
§4.2 与状态相关的静态参数 | 第30-36页 |
4.2.1 状态在长时间运行中的占有率 | 第30-31页 |
4.2.2 单个测试用例中各状态的发生概率 | 第31-32页 |
4.2.3 单个测试用例中各状态的平均发生次数 | 第32-33页 |
4.2.4 状态发生前平均转换数 | 第33-34页 |
4.2.5 状态发生前的平均测试用例数 | 第34-35页 |
4.2.6 状态的转移熵 | 第35页 |
4.2.7 状态的激励熵 | 第35-36页 |
4.2.8 状态对各边转移概率变化的敏感度 | 第36页 |
§4.3 与边相关的静态参数 | 第36-41页 |
4.3.1 各边在长时间运行中的占有率 | 第36-37页 |
4.3.2 单个测试用例中各边的发生概率 | 第37-39页 |
4.3.3 单个测试用例中各边的平均发生次数 | 第39-40页 |
4.3.4 各边出现前的平均测试用例数 | 第40-41页 |
§4.4 与激励相关的静态参数 | 第41-44页 |
4.4.1 长时间运行中各种激励的占有率 | 第41页 |
4.4.2 单个测试用例中各种激励的发生概率 | 第41-42页 |
4.4.3 单个测试用例中各种激励的平均出现次数 | 第42页 |
4.4.4 各种激励出现前的平均测试用例数 | 第42-44页 |
第五章 测试用例自动生成和测试充分性度量 | 第44-49页 |
§5.1 测试用例生成 | 第44页 |
§5.2 测试充分性度量 | 第44-49页 |
5.2.1 欧几里得距离 | 第45-46页 |
5.2.2 Discriminant值 | 第46-48页 |
5.2.3 判定测试终止的时机 | 第48-49页 |
第六章 统计测试辅助工具STTOOLKIT的实现 | 第49-58页 |
§6.1 使用模型构造器 | 第50-53页 |
6.1.1 添加子模型 | 第51-52页 |
6.1.2 编辑使用模型(子模型)、状态和边的属性 | 第52页 |
6.1.3 检查使用模型的正确性 | 第52-53页 |
§6.2 静态参数分析器 | 第53-54页 |
6.2.1 选择要分析的静态参数类型 | 第54页 |
§6.3 测试用例产生器 | 第54-56页 |
6.3.1 产生测试用例 | 第55-56页 |
6.3.2 配置测试用例的失效性 | 第56页 |
6.3.3 导出失效数据和调用CaSoR进行可靠性评估与预测 | 第56页 |
§6.4 与其它工具的比较 | 第56-58页 |
结束语 | 第58-59页 |
致谢 | 第59-60页 |
参考文献 | 第60页 |