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基于FitNesse的自动化回归测试模型和工具的研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-26页
   ·课题研究的背景和意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-24页
     ·软件测试及自动化测试综述第11-21页
     ·自动化测试工具的研究现状第21-23页
     ·FitNesse框架的研究现状第23-24页
   ·本文的主要研究内容第24页
   ·论文的组织结构第24-26页
第二章 FitNesse框架第26-37页
   ·Fit框架第26-29页
     ·Fit简介第26页
     ·Fit工作原理第26-27页
     ·Fit的Fixture第27-29页
   ·FitNesse框架第29-36页
     ·FitNesse简介第29-31页
     ·Slim测试系统的Fit表格第31-33页
     ·FitNesse测试流程第33-36页
   ·本章小结第36-37页
第三章 一种新的统计测试用例生成算法第37-54页
   ·统计测试第37-38页
   ·参数分布寻优算法第38-42页
   ·新的统计测试用例生成算法第42-50页
     ·概率表达第43页
     ·适应度函数第43-44页
     ·贝叶斯网络结构生成算法第44-45页
     ·参数分布函数学习算法第45-47页
     ·边界值组合覆盖测试用例生成算法第47-50页
   ·实例研究第50-53页
   ·本章小结第53-54页
第四章 基于TCG-OPBVA算法的自动化回归测试工具ARTT第54-75页
   ·一种新的自动化回归测试模型第54-55页
   ·ARTT的整体设计第55-63页
     ·ARTT的目标第55-56页
     ·ARTT的功能模块设计第56-61页
     ·ARTT的界面设计第61-62页
     ·ARTT的应用范围第62-63页
   ·ARTT的功能实现第63-68页
     ·ARTT的实现环境第63页
     ·SUT解析模块第63页
     ·测试信息存储模块第63-66页
     ·Fit表格构建模块第66-67页
     ·Fixture构建模块第67-68页
   ·ARTT的应用第68-74页
     ·配置测试环境第68-69页
     ·提取被测系统信息第69-70页
     ·编辑参数值信息第70-71页
     ·构建Fit表格及测试代码第71-72页
     ·执行测试第72-74页
   ·本章小结第74-75页
第五章 总结与展望第75-77页
   ·全文总结第75-76页
   ·研究展望第76-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-85页
附录A 存储测试信息的文档的DTD描述文件ClassInfo.dtd第85-88页
附录B 文法文件ClassInfo.g第88-92页
附录C 被测试类Maths.java第92-95页
在校期间发表的论文第95页

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