8、MTCC测试方法与模型详解

MTCC测试方法与模型详解

1. MTCC方法概述

MTCC(Multi - Test Case Composition)方法在软件测试领域有着独特的应用,它主要分为三个阶段:领域工程(Domain Engineering)、应用工程(Application Engineering)和测试工程(Test Engineering)。

  • 领域工程 :重点在于分析和建模系统家族中与测试相关的特性,并实现和维护MTCC核心资产。
  • 应用工程 :针对特定的被测系统(SUT),将领域工程中创建的模型进行专门化,以表示该系统可用的特性,并实现测试执行所需的工件。
  • 测试工程 :领域专家使用MTCC编辑器创建抽象的测试表示,然后将这些抽象表示用于创建可执行的测试。

MTCC方法的一些关键特点如下:
- 配置表示 :用户对特征模型的配置通过配置节点来表示。例如,当在图形用户界面(GUI)中取消选择一个可选特征时,会在特征节点上附加一个表示特征基数从[0,1]细化到[0,0]的配置节点。这种将配置步骤表示为单独对象的方式,便于撤销和更改特征模型的配置。
- 测试复用 :MTCC的一个目的是实现测试的复用,更确切地说是为多个系统复用测试。如果一个系统的特征支持与初始系统相同的特征序列,并且每个单独的特征实例支持与相应实例相同的配置,那么该测试就可以在另一个系统中复用。
- 测试脚本生成与执行

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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