15、MTCC测试自动化方法验证:从理论到实践

MTCC测试自动化方法验证:从理论到实践

1. MTCC的基本假设与目标

MTCC(一种测试自动化方法)有一个基本假设,即领域专家参与测试有利于提高系统质量。领域专家对系统需求的了解可作为一种可执行规范。在软件工程界和实际应用中,测试对软件质量保证的作用以及测试自动化的优势已被广泛认可。在敏捷软件开发方法中,领域专家或客户参与软件开发和测试过程也已得到确立,并且在非敏捷社区中也有相关目标记录。

系统家族的概念在软件工程中由来已久,系统家族的成员可能共享需求和验证这些需求的测试,因此测试和测试基础设施的重用变得更加重要。由于系统家族的成员通常不是从一组共同的核心资产系统地派生出来的,而是机会主义重用过程的结果,所以系统家族成员的测试描述必须基于系统的抽象模型,而不是其实现。MTCC既解决了领域专家参与测试过程的问题,也解决了多个系统测试资产的重用问题。

MTCC验证的目标是从领域专家的角度验证MTCC方法对数字图书馆系统家族进行自动测试的适用性。由于验证是从领域专家的角度进行的,MTCC编辑器的可用性以及MTCC概念的可理解性对验证尤为重要。验证的对象是为数字图书馆和Solr准备的MTCC方法的实现。

2. 测试方法的验证

MTCC是一种依赖领域专家来识别和构建测试的测试方法,这导致它与其他自动测试方法存在差异,在验证时需要考虑这些差异。测试方法的有效性和效率通常被认为是其最重要的属性,但实际上,仅考虑这两个属性是一种简化,每个系统的个别质量属性必须结合其目标和应用领域进行评估。在MTCC方法中,测试的有效性取决于领域专家为系统识别和设计合适测试的能力。

本次验证重点关注MTCC方法的可行性和实用性,特别是MTCC表达领域模型所需

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与长短期记忆网络(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与泛化能力,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,突出其在科研与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与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模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与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与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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