54、基于覆盖导向的测试用例生成的风险探讨

基于覆盖导向的测试用例生成的风险探讨

在航空航天等关键领域,软件测试的有效性至关重要。本文围绕多个航空航天系统案例,深入研究了基于覆盖导向的测试用例生成方法的有效性,特别是分支覆盖和MC/DC覆盖标准在测试中的应用。

1. 案例系统介绍

我们选取了多个系统进行研究,包括Rockwell Collins的DWM 1、DWM 2、Vertmax Batch、Latctl Batch系统,以及NASA的Docking Approach系统。Docking Approach系统描述了航天飞机与国际空间站对接时的行为。各系统的相关信息如下表所示:
| 案例系统 | # Simulink子系统 | # 模块 | # Stateflow状态 | # 转换 | # 变量 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| DWM 1 | 3109 | 11439 | - | - | - |
| DWM 2 | 128 | 429 | - | - | - |
| Vertmax Batch | 396 | 1453 | - | - | - |
| Latctl Batch | 120 | 718 | - | - | - |
| Docking Approach | - | - | 64 | 104 | 51 |

2. 实验步骤

针对每个案例系统,我们进行了以下步骤:
1. 变异体生成 :为每个案例系统创建250个变异体(有缺陷的实现),通过在正确实现中引入单个故障来实现。故障的引入方式包括插入新操作符或替换现有操作符或变量。对

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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