未来智库 > 人工智能论文 > 【软件测试中的人工智能方法】
    Artificial Intelligence Methods in Software Testing
    Series in Machine Perception and Artificial Intelligence Vol. 56
    2004,208pp.
    Hardcover $ 62.00
    ISBN 981-238-854-0
    World Scientific
    
    本书是《机器感知与人工智能》丛书的第56卷。软件测试的技术发展水平对世界经济有重大的影响。2002年美国国家标准与技术局研究发现,由于不适当的基础结构,全美每年软件测试的花费估计在222~595亿美元,大约占美国国内总产值0.6%。这个数字还不包括由关键任务软件的灾难性故障所造成的损失。软件质量问题与人工智能技术同样重要。本书介绍了人工智能和数据挖掘对复杂软件系统的质量保证的最新应用,以及在这个重要领域中的进一步挑战性研究。
    全书共分6章。第1章模糊因果――软件测试的有效模型,介绍了用于因果效应软件模型化的基于模糊集合的方法,该模型化是作为黑盒软件测试设计测试预言的基础;第2章黑盒子测试与信息模糊网络,由于一个测试对象可被执行无数次,于是产生了大量的执行数据,本章使用数据挖掘算法的潜力,论证了对这些数据进行功能要求的自动归纳;第3章利用人工智能规划的自动图形用户接口回归测试,提出将任务与测试用例相关联的依据,之后再规划图形用户接口测试用例的技术;第4章利用人工神经网络的测试集合,说明了利用神经网络的数据驱动程序的自动输入-输出分析;第5章使用自动推理方法的三维软件质量分类建模,介绍了三组作为公用软件度量功能的故障数目预测的分类模型;第6章数据挖掘与软件度量数据库的重新取样,利用重新取样的机器学习技术去克服软件度量数据库中的偏离问题。
    本书的撰稿人都是来自软件工程及数据挖掘领域中的一流专家。书中内容涉及了软件测试与软件质量保证的新型方法,分析了软件质量工程中人工智能与数据挖掘新的有前途的方法,可供研究人工智能在软件测试中应用的研究人员、工程师及研究生阅读参考。
    胡海伦,博士生
    (美国康涅狄格大学电气工程系)
    Hu Hailun, Ph.D
    (Department of Electrical Engineering,University of Connecticut)

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