| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 测试性建模方法研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 系统测试策略优化方法研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.3 现有研究方法的不足 | 第17页 |
| 1.3 研究内容及结构安排 | 第17-20页 |
| 2 信息处理系统多信号流图模型的建立 | 第20-28页 |
| 2.1 信息处理系统的组成和功能分析 | 第20-22页 |
| 2.2 信息处理系统测试性建模分析 | 第22-26页 |
| 2.3 信息处理系统的多信号流图模型的建立 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 信息处理系统故障-测试相关矩阵的计算与分析 | 第28-40页 |
| 3.1 系统完全故障相关矩阵的计算 | 第29-32页 |
| 3.1.1 邻接矩阵的计算 | 第29页 |
| 3.1.2 可达性矩阵的计算 | 第29-31页 |
| 3.1.3 完全故障相关矩阵的计算 | 第31-32页 |
| 3.2 系统功能故障相关矩阵的计算 | 第32-33页 |
| 3.3 系统故障-测试相关矩阵的计算 | 第33-35页 |
| 3.4 信息处理系统的测试性分析 | 第35-38页 |
| 3.4.1 单故障特征分析 | 第35页 |
| 3.4.2 多故障特征分析 | 第35-37页 |
| 3.4.3 测试性参数分析 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 4 信息处理系统测试策略优化设计 | 第40-68页 |
| 4.1 测试策略优化问题概述 | 第40-41页 |
| 4.2 基于遗传算法测试项选择问题研究 | 第41-53页 |
| 4.2.1 解集的初始化 | 第44页 |
| 4.2.2 适应度函数的设计 | 第44-47页 |
| 4.2.3 优良解的选择 | 第47页 |
| 4.2.4 基因序列的交叉 | 第47-48页 |
| 4.2.5 基因序列的变异 | 第48-49页 |
| 4.2.6 基于遗传算法测试项选择问题验证 | 第49-53页 |
| 4.3 基于DPSO-AO~*算法测试序列优化问题研究 | 第53-67页 |
| 4.3.1 测试序列优化问题的数学模型 | 第55-57页 |
| 4.3.2 基于AO~*算法系统扩展节点的选择 | 第57-61页 |
| 4.3.3 基于DPSO算法扩展测试集的优选 | 第61-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 5 测试系统开发和测试性验证 | 第68-80页 |
| 5.1 硬件系统搭建 | 第68-69页 |
| 5.2 系统测试软件开发 | 第69-72页 |
| 5.3 故障注入技术研究 | 第72-73页 |
| 5.3.1 故障注入技术原理 | 第72页 |
| 5.3.2 故障注入技术方法 | 第72-73页 |
| 5.4 测试性验证 | 第73-79页 |
| 5.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 6 结论与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 结论 | 第80-81页 |
| 6.2 展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 附录A | 第86-88页 |
| 附录B | 第88-90页 |
| 附录C | 第90-98页 |
| 附录D | 第98-100页 |
| 附录E | 第100-106页 |
| 附录F | 第106-108页 |
| 附录G | 第108-110页 |
| 附录H | 第110-112页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第112-116页 |
| 学位论文数据集 | 第116页 |