9.27

这个星期一直待忙着写飞机订票系统的测试用例

通过编写“飞机订票系统”的测试用例,了解到测试用例的编写要素的具体意义。

主题:写主题名是一定要规范,因为主题名的命名关系到以后的实施;与之前写的测试要点中的测试要点对应

设计者:就是编写测试用例的人

测试名称:就是与之前写的测试要点中的测试点对应的

描述:包括Test StoriesPre-conditionTest Stories就是对测试用例操作的情景还原,Pre-condition就是在执行测试用例前需要满足的前置条件比如软件配置,基础数据部署完整等等

优先级:刚开始写的时候会很随意的把测试用例被执行的优先级确定为high,进过老师评审之后知道不可以轻易的将测试用例的优先级定义为high,否则会给开发员增加工作量,浪费不必要的精力和时间。

步骤描述:描述步骤时一定要详细,宁可多写也不能漏写,而且每个用例都要是从开始到结束,例如本例中都要从登陆开始到关闭结束。

预期结果:就是执行用例时应该出现的和期望的结果

通过编写测试用例发现,测试要点的编写非常重要,只有将测试要点分析归纳的完全完整,才可以将测试用例写的完整。测试要点的编写就是对测试需求的分析,因此需要有对测试需求分析的能力。互相评审也非常重要,因为自己不容易发现自己的错误,在别人的帮助下才可以更好地发现错误,以便于自己改错。


 



内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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