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基于净室软件工程统计测试的CASE工具的研究与实现

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

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