6、GUI 测试方法全解析

GUI 测试方法全解析

1. 引言

在对基于 GUI 的应用程序进行测试时,有多种方法可供选择。常见的技术主要分为基于捕获与回放和基于模型这两大类。下面将详细介绍这些方法。

2. 捕获与回放方法

捕获与回放方法包含两个阶段。第一阶段,由人工测试人员确定测试用例,可通过记录 GUI 事件的显示坐标或使用显示内容来确定事件位置等方法来识别测试用例。第二阶段,将记录的测试用例在应用程序上重新执行(回放),并记录应用程序 GUI 的任何变化,分析这些变化以确定是否存在缺陷。

捕获与回放方法又可细分为以下几种:
| 类别 | 方法/模型 |
| ---- | ---- |
| 捕获与回放 | 标准捕获/回放 |
| 捕获与回放 | 基于图像识别的捕获/回放 |

2.1 标准捕获/回放

标准捕获/回放是测试基于 GUI 应用程序的常用方法。传统的捕获/回放工具由捕获工具和回放工具组成。
操作步骤如下:
1. 测试人员确定一系列 GUI 事件作为测试用例。
2. 启动应用程序和捕获工具。
3. 测试人员手动在应用程序上执行 GUI 事件,捕获工具观察执行过程并记录事件的属性,如鼠标点击的屏幕坐标和键盘输入。
4. 捕获工具将记录的测试用例属性存储为测试用例。

例如,测试人员确定一个测试用例 T 为事件序列“square -> create -> exit -> yes”。在执行过程中,捕获工具记录鼠标点击的屏幕坐标,如 T = (100, 200), (100, 300), (300, 300), (

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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