32、探索性测试与软件过程偏差可视化研究

探索性测试与软件过程偏差可视化研究

探索性测试测试章程设计清单

在探索性测试中,测试章程设计至关重要,以下是相关的检查清单内容:
|类别|包含内容|
| ---- | ---- |
|测试目标|C07: 目的,C22: 任务声明,C24: 目标|
|测试管理|C12: 测试日志,C18: 信息来源,C21: 测试结果位置,C25: 报告,C26: 模型和可视化,C31: 后勤,C32: 利益相关者,C34: 困难|
|基础设施|C01: 测试设置,C23: 现有工具|
|历史信息|C06: 发现的错误,C16: 兼容性问题,C17: 当前未解决的问题,C27: 一般故障|
|产品相关信息|C08: 系统定义,C13: 数据和功能流,C35: 系统架构|
|约束、风险和问题|C05: 风险,C15: 问题,C29: 工程标准|

这些检查清单是基于九次访谈开发的,共确定并分类了30个影响测试章程设计的因素和35种可能的章程内容类型。这些因素可用于审视测试章程的设计选择,例如:
- 章程的测试重点是否应受先前错误(F03)的影响?如何影响/为什么?
- 产品目标(F09)是否在章程中得到体现?
- 在给定的测试会话时间内是否有可能实现测试章程的任务(F12)?

在考虑章程内容时,包含的信息越多,探索空间就越小。例如,仅陈述测试目标(C22)会提供更多的探索空间,而添加要使用的技术(C04)可能会限制测试人员。因此,在决定从清单中包含哪些内容时,应考虑探索的可能性。

软件过程偏差可视化研究
研究背景与动机

现代软

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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