测试用例设计总结

本文详细介绍了测试用例的概念、作用、编写思路和用例模板,并提到了提高用例编写技能的方法,包括需求分析、场景划分、用例设计方法等,旨在帮助测试工程师更好地进行测试工作。

目录

什么是测试用例?

测试用例的作用

编写测试用例的思路

用例模板主要内容

如何提升用例编写技能


 

  • 什么是测试用例?

测试用例(Test Case)是为某个特殊目标而编写的一组测试输入、执行条件以及预期结果,以便测试某个功能或核实是否满足某个特定需求,通俗的讲:就是把测试某个具体功能的操作步骤按照一定的格式用文字描述出来。

  • 测试用例的作用

  1. 对最终用户的期望加以明确阐述,以便对这些期望进行核实并确认其有效性
  2. 理清测试思路,避免遗漏测试点
  3. 指导不同需求模块、不同测试人员进行测试执行
  4. 跟踪测试的进度
  5. 规划测试数据的准备
  6. 评估测试结果
  7. 指导回归测试,为以后的测试提供参考

  • 编写测试用例的思路

  1. 首先进行需求分析,拆借需求:
  1. 根据需求文档/设计文档,进行需求分析,了解需求实现背景,以用户的角度分析需求的合理性
  2. 确定开发的实现思路和方法,挖掘需求文档中的隐藏需求
  3. 遇到需求不明确的时候,与研发/产品经理核对需求,梳理清楚
  4. 需求点明确后,梳理测试范围,列出测试点,分析得到测试优先级,根据测试场景按步骤写出测试用例
  5. 开发过程中出现需求变更时,及时跟进并更新测试用例
  6. 用例评审阶段,根据大家指出的问题进行修改并且反馈

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值