非常好的介绍Model Based Testing的资料

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本文提供了一个关于模型基于测试（MBT）的全面教程,介绍了MBT的基本概念、工作流程及如何将其应用于软件测试过程中,以提高测试效率和质量。
Practical Model-Based Testing.rar
09-16
Practical Model-Based Testing.rar
Model-Based Testing with JUnit-开源
04-25
ModelJUnit扩展了JUnit以支持基于模型的测试，并且模型被编写为Java类。 基于模型的测试允许您从被测系统的模型自动生成测试套件。
什么是基于模型的测试？
热门推荐
KiroScarlet的博客
03-18 1万+
基于模型的测试属于软件测试领域的一种测试方法。MBT步骤如下： 常规测试一般是由人来设计几个特定的测试场景，然后断言测试结果。测试用例固定。缺少不确定性。基于模型的测试（Model-based Testing）是需要实现一个模型，然后制定行为和行为之间的关系以及行为和系统的关系（有限状态机），然后测试系统根据被测系统的状态、之前设置的限制条件和策略来生成很多用例（每执行一次生成的用例会不同），测...
Test oracle strategies for model-based testing
weixin_33829657的博客
08-19 170
abstract: testers use model-based testing to design abstract tests from models of the system's behavior. Testers instantiate the abstract tests into concrete tests with test input values and test ora...
Model-Based Tests for Access Control Policies
写诗的程序员
05-02 737
Alexander Pretschner, Tejeddine Mouelhi, Yves Le Traon, ICST.2008 本文工作： 提出两个安全策略测试生成的方法：独立于policy和依据policy。 作者采用RBAC模型描述Security Policy，并且对其进行了扩展，加入了context元素。首先作者定义了Security Policy元模型：
在手动测试中运用MBT(Model based testing)方法
weixin_30576859的博客
02-17 484
什么是MBT ¢在生成测试用例方面: —更清晰的模块定义 —更清晰的行为定义 —更清晰的边界定义 —测试用例能够实现高代码覆盖率 ¢在进行测试实施方面: —更有效率的理清测试分支, 标记出优先级. —对与代码更改更敏感, 可以很快分析出哪些想关联的地方需要进行回归测试. ¢Model based testing, 基于模型的测试 ¢基于模型的测试属于...
The Craft of Model-Based Testing
08-29
作者Paul C Jorgensen在他最新的作品中，以他娴熟的工匠的方法来掌握基于模型的测试（MBT）。要成为MBT的专家，软件测试者必须将其理解为工艺，而不是艺术。这意味着测试员应该深入了解基础课题，并在进行建模和测试...
模型驱动测试(Model-Based Testing-MBT)：提升自动化测试的效率与覆盖率
路飞
02-19 1139
如题
带你了解Modelbasedtesting（MBT）基于模型的测试
03-23
我这里想介绍一种基于模型的测试，通过它，我们可以对软件的功能达到更强的覆盖，达到更有效的测试，同时还能发现一些隐藏更深的问题。同时，它也被某些业内人士誉为继关键 现在大家对探索性测试讨论得很热门，在自动化测试大行其道的今天，探索性测试似乎是唯一一块测试人员更能体现自己专业性的领域。甚至我还看到有人在讨论如何通过探索性测试来达到较高的代码覆盖率。 个人以为，如果你真的对覆盖到代码的每个分支更感兴趣，或者说希望测到哪怕是一些比较细节的用户行为，通过探索性测试的方法来做也许并不是一个很推荐的做法。 我这里想介绍一种基于模型的测试，通过它，我们可以对软件的功能达到更强的覆盖，达到更有效的测
model base test
06-26
基于model base的测试设计要求与规范，在设计时候应该遵循。
model based testing
Sean的专栏
02-27 480
I read a article about model based testing. it said that you can modeling the Client execuation, deployment of server,or data flows, even state flows etc.you can use different modeling methodology,
practical model-based testing Written by Mark Utting & Bruno Legeard[preface]
大湖的专栏
10-13 926
前言 正如自动测试工具市场的成长所呈现的，软件测试在软件开发过程中是极其重要的。而且软件测试通常要占用整个开发人力的30%到60%。 许多公司已经在使用自动化测试执行工具了。而基于建模的测试理念（Model-basedtesting）推动测试自动化的程度进入一个新的高度，从测试用例的自动化执行演变到测试用例的自动化设计。基于建模的测试工具将根据软件产品的模型自动产生测试用例。由此为产品测试提供
第3章 软件测试方法--基于模型的测试方法（功能图、模糊测试）
weixin_44838294的博客
06-02 2671
文章目录3.6.1功能图方法3.6.2 模糊测试方法 基于模型的测试 (MBT, Model-based testing）：通过构建能够正确描述被测软件系统功能特性的模型，然后基于这个模型产生测试用例并执行这些测试用例的过程。 步骤： 为被测试系统（SUT）建模 基于模型产生测试用例 将抽象的测试具体化使测试用例具有可执行性 执行测试 分析测试结果 3.6.1功能图方法 每个程序的功能通常由静态说明和动态说明组成：   静态说明描述了输入条件和输出条件之间的对应关系；   动态说明描述了输入数据的次序
android 为什么不能在模型里测试,基于模型的测试 (Model-based Testing)，希望大家能给一些建议...
weixin_39735509的博客
05-27 258
最近了解到了 MBT，结合项目开发了个框架，不知道称不称得上是 MBT。刚开始弄，文档也还很简陋，希望大家能给一些建议MBT_CXMBT (Model-based testing) 基于模型测试概念：属于一种测试方法：利用模型自动产生测试用例/测试套件，然后执行测试。以百度搜索为例：制作模型图(建模方法请查看 graphwalker 建模规则 http://graphwalker.github.i...
PEM: Perception Error Model for Virtual Testing of Autonomous Vehicles
最新发布
07-01
感知误差模型（PEM）在自动驾驶汽车的虚拟测试中扮演着关键角色。它用于模拟和预测传感器在不同环境条件下可能产生的误差，从而帮助开发者评估和改进自动驾驶系统的可靠性和安全性[^1]。 ### PEM的基本概念 感知误差模型通常基于统计学方法或机器学习技术来构建。这些模型会考虑多种因素，包括但不限于光照条件、天气状况、目标物体的距离与速度等。通过分析真实世界数据集中的传感器读数与地面实况之间的差异，可以训练出能够预测特定场景下传感器性能的误差模型[^2]。 ### 应用场景 - **虚拟仿真**：在虚拟环境中重现现实世界的复杂性，为自动驾驶系统提供更加贴近实际的操作考验。 - **故障模式识别**：帮助发现潜在的问题区域，比如某些情况下激光雷达或摄像头表现不佳的情况。 - **算法优化**：依据模型反馈调整感知算法参数，提高检测精度。 ### 研究论文推荐 对于想要深入了解该领域的研究人员来说，《Modeling Perception Uncertainty for Autonomous Driving in Virtual Simulation》是一篇非常有价值的文献[^3]。这篇论文详细探讨了如何利用贝叶斯神经网络来建模相机和LiDAR传感器的不确定性，并展示了其在增强虚拟测试过程中的应用效果。 此外，《A Survey on Sensor Models for Vision-Based Localization and Mapping in Robotics》也提供了关于视觉定位与地图构建中使用的各种传感器模型综述[^4]，虽然不专门针对自动驾驶车辆，但其中讨论的一些通用原则同样适用于此领域。 ### 示例代码 下面是一个简单的Python示例，展示了一个基础的概率密度函数估计器，可用于描述某个给定距离范围内物体被正确检测的概率分布情况： ```python import numpy as np from scipy.stats import norm import matplotlib.pyplot as plt # 假设的数据点 - 表示不同距离下的检测成功率 distances = np.array([5, 10, 15, 20, 25, 30]) success_rates = np.array([0.98, 0.96, 0.93, 0.87, 0.76, 0.65]) # 使用正态分布拟合数据 mu, std = norm.fit(success_rates) # 创建一个连续变量以绘制PDF曲线 x = np.linspace(min(distances), max(distances), 100) pdf = norm.pdf(x, mu, std) plt.figure(figsize=(8, 5)) plt.scatter(distances, success_rates, color='blue', label='Observed Data Points') plt.plot(x, pdf, 'r-', lw=2, label=f'Fitted Normal Distribution ($\mu$={mu:.2f}, $\sigma$={std:.2f})') plt.xlabel('Distance (m)') plt.ylabel('Detection Success Rate') plt.title('Perception Error Model: Detection Probability vs Distance') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() ``` 这段代码首先定义了一些假设的距离值及其对应的检测成功率，然后使用正态分布对这些数据进行了拟合，并绘制了相应的概率密度函数图。
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