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公开(公告)号：CN120066955A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510088726.3
申请日：2025-01-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/3668 , G06T7/194 , G06V10/74 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了一种基于复合蜕变关系的目标检测网络蜕变测试方法，涉及智能软件测试领域，所述方法包括：构建原始测试用例；将图片分割为前景目标和背景，构造复合蜕变关系以生成衍生测试用例；使用均值哈希算法计算图片的相似度，剔除低相似度的衍生测试用例；将衍生测试用例输入被测试的目标检测网络以获得输出结果；根据结果中的目标类别以及检测框位置，判断衍生测试用例的结果是否与原始数据符合复合蜕变关系；将不符合复合蜕变关系的衍生测试用例加入训练集以对目标检测模型进行再训练。与目标检测网络的其他蜕变测试方法相比，本发明生成的衍生测试用例更加多样化，有更好的错误检测能力，且可以进一步提高目标检测模型的精度。
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公开(公告)号：CN114968759A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210195104.7
申请日：2022-03-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种筛选二阶变异体和提取测试用例的方法，包括以下内容：1)根据变异体生成规则计算出非f(x)+g(x)类型变异体的公式。2)通过删除非f(x)+g(x)类型变异体，从f(g(x))类型的变异体中筛选出f(x)+g(x)类型变异体。3)针对某个表达式，读取某一二阶变异类型下的所有失败测试用例集，每次选择出现次数最高的测试用例，并删除该测试用例和已覆盖的变异体，直到这一变异类型所有变异体都被覆盖为止，最终得到该变异类型的最简失败测试用例集。本发明为高阶布尔规格测试提供了一种筛选二阶变异体和提取测试用例的方法，希望通过这种方法来减少未来对测试用例集处理以及高阶变异测试中的工作开销，使得研究工作者获得更精确的研究结果。
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公开(公告)号：CN110347579B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201910263676.2
申请日：2019-04-01
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经元输出行为模式的深度学习测试用例的选择方法，包括下列步骤：1)获取对抗样本的神经元输出行为的行为模式。2)计算每一条测试用例的神经元输出行为与对抗样本神经元输出行为的行为模式的距离。3)根据距离对测试用例集进行优先级排序。本发明可以尽早的在测试用例集中找到对抗本，对测试用例进行优先级排序提高了测试效率。
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公开(公告)号：CN108306918B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201710033453.8
申请日：2017-01-13
Applicant: 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于程序动态分析、自动获取用户在不同时间段访问网站信息的方法。首先使用动态插桩技术获取用户访问网页的行为，然后收集该行为并存储在一个变量中，同时使用代理按域名缓存用户访问的网页，然后使用工具Selenium设置定时，多次自动化访问同一个网页，再比较采集的文件，以发现用户的行为差异。本发明在多次自动化获取用户的动态行为方面有显著效果。
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公开(公告)号：CN108446230B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201810224435.2
申请日：2018-03-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种面向WebDriver的Java测试代码质量评判方法。该方法使测试代码质量评判者便于评判用户的测试代码质量，降低了先前评判测试代码质量的难度。本发明通过将所有用户提交的Java文件结合黑名单进行筛选处理，得到一个测试代码质量评判模板。然后将每位用户提交的Java文件与这个评判模板进行对比，得出一个权重比例，从而得出该用户测试代码质量的最终评判结果。该方法不仅在一定程度上确保了测试代码质量评判的公正性，而且利用生成的评判模板进行对比，减轻了评判者的工作负担，大大提高了工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108415841B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201810223250.X
申请日：2018-03-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于覆盖力度增量的组合测试用例优先级排序方法，其特征是，包括如下步骤：1)初始化数据；2)确定测试用例序列集的首个测试用例；3)确定测试序列集中的后续测试用例序列。本发明所达到的有益效果：1)针对组合覆盖强度由低到高的顺序，通过高性能的组合设计方法生成规模较小的固定力度N维组合测试用例集，避免了迭代生成高维组合测试用例时可能导致测试用例集规模膨胀的缺陷；2)每一个阶段都是用了数量尽可能少的测试用例，从而减少了测试成本；3)在每个测试阶段中按照每条测试用例覆盖量的大小及对更高维度的组合覆盖能力，使得被覆盖的因素取值组合都尽可能早、尽可能快地被覆盖了，进一步提高了错误检测效率。
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公开(公告)号：CN107102942B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201710213344.4
申请日：2017-04-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于输入域错误定位的极小故障定位方法，具体包含以下步骤：首先生成并分析输入集，对其分类，形成失效的测试用例和通过的测试用例；然后通过迭代交互故障定位方法得到故障定位结果，获得未经过约简的极小故障模式集；最后对得到的未经过约简的极小故障模式进行约简，减少冗余性，得到更为精简的极小故障模式集。本发明在现有的迭代交互故障定位方法下进行进一步的优化，对极小故障模式进行约简，减少了极小故障模式的冗余性，保证极小故障定位达到更优的效果。本发明能够帮助减少需要使用极小故障模式集的程序开发人员的调用时间，有效地提高程序开发人员的工作效率。
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公开(公告)号：CN110135558A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910323798.6
申请日：2019-04-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可变强度组合测试的深度神经网络测试充分性方法，利用可变强度组合测试技术，根据模型权重对深度神经网络中的神经元进行关系抽取，提取不同强度的神经元组合，根据神经元组合中神经元激活状态，评估神经网络中的神经元激活状态覆盖情况；根据计算出的覆盖率来评估模型测试充分性。本发明既有效缩减了神经元状态空间，还根据不同的作用关系抽取对应的神经元组合，进行覆盖率计算。如果测试用例可以达到较高的覆盖率，那么测试用例的充分性便可以得到更好的证明，也就可以提升测试准则的科学性和可信度。
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公开(公告)号：CN108470002A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810224839.1
申请日：2018-03-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种面向Selenium IDE的XML测试脚本质量评判方法，本发明通过对用户提交的测试用例脚本文件的收集和提取，制定出所有可能得分选项表，根据事先制定的黑名单和白名单进行筛选和补充，确定最终的满分模板。最后根据最终的满分选项表对XML测试脚本进行打分。该方法采用了黑白名单制度并且参考所有XML测试脚本制定评判规则，使最终评判模板更加全面准确，同时也减轻了评判人员的负担，大大提高了工作效率。
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