9、软件测试与非功能需求:保障系统成功的关键要素

软件测试与非功能需求:保障系统成功的关键要素

在软件开发过程中,确保系统满足各种需求是至关重要的。这不仅涉及到系统的功能实现,还包括非功能方面的要求。本文将深入探讨需求与测试的可追溯性以及非功能需求的相关内容。

需求与测试的可追溯性

可追溯性在软件开发中起着关键作用,它能够帮助我们确保系统的各个部分都按照预期进行设计和测试。

可追溯性的重要性

编写需求文档有两个主要原因。首先,明确我们要构建的系统是什么;其次,提供一个清单,确保所构建的系统满足所有要求。可追溯性就是检查每个需求是否有对应的测试,以及每个测试是否对应一个或多个需求。

例如,如果存在一个需求没有被任何测试覆盖,那么我们就无法确定该需求是否得到了满足。同样,如果一个测试没有对应的需求,那么这个测试可能是不必要的,或者说明需求文档存在缺失。

可追溯性的类型

可追溯性分为正向可追溯性和反向可追溯性。正向可追溯性是指设计过程中的某个元素导致另一个元素的创建,例如一个需求可以追溯到一个测试。反向可追溯性则是指每个创建的元素都有其存在的原因,例如一个测试可以追溯到一个需求。

需求到测试的可追溯性

一个设计良好的系统应该在整个设计过程中都具备正向和反向可追溯性。最重要的是,每个需求都应该有一个或多个对应的系统验收测试,每个测试也应该有一个或多个对应的需求。

为了可视化系统的可追溯性,可以使用矩阵方法。将需求作为列,测试作为行,通过矩阵中的“X”标记来表示某个需求是否被某个测试覆盖。通过检查矩阵中的空列或空行,可以发现可追溯性问题。

以下是一个简单的可追溯性矩阵示

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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