19、软件测试相关方法对比分析

软件测试相关方法对比分析

在软件测试领域,MTCC是一种独特的测试方法。本文将对与MTCC相关的不同研究领域和具体方法进行探讨,分析它们与MTCC的异同点。

1. MTCC与模型驱动测试的区别

MTCC与模型驱动测试存在基本差异。模型驱动测试旨在从模型自动生成测试用例,重用软件构建过程中的模型。而MTCC并非基于此原则,其模型用于抽象实现细节,便于系统族可变性的系统处理,目标是让领域专家构建测试,而非自动创建测试。鉴于这些目标和方法上的根本差异,本文不再深入讨论旨在完全自动生成测试的模型驱动测试。

2. 基于使用场景的测试

基于使用场景的测试方法旨在捕获和形式化需求,并将其作为测试和测试生成的基础,这类方法常依赖需求工程过程的符号和方法,并加以扩展用于测试。与MTCC相比,其主要区别在于前者侧重于单个系统的测试,且试图重用和扩展软件构建过程中的方法和工件,而MTCC的核心是让领域专家参与测试构建。

需求可以通过场景来表达,用例是场景的扩展,还描述了特殊情况或故障的替代场景。基于需求的方法的核心是将现有需求符号形式化,转化为可测试的模型。MTCC将需求分析和测试工件分开考虑,其模型作为有限的、功能性的、可执行的规范,用于补充而非替代现有规范。

以下是几种基于使用场景的测试方法:
- SCENT方法 :该方法基于状态图表达的场景进行需求验证和系统级测试,重点关注状态图之间的依赖关系。领域专家参与场景的识别和设计,有助于构建高质量软件系统。SCENT方法分为五个步骤:
1. 将系统的用例捕获为SCENT场景,由软件工程师和领域专家合作分析测试对象的场景,目标是用自然

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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