一种基于特征属性的测试策略调整方法及装置

    公开(公告)号:CN112131108B

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202010990018.6

    申请日:2020-09-18

    Inventor: 闫义 朱玲芳

    Abstract: 本发明公开了一种基于特征属性的测试策略调整方法及装置,该方法包括:获取被测系统包括的多个测试子模块,以及其他测试过程中发现的多个缺陷;获取各缺陷的特征属性,特征属性包括缺陷所属测试子模块和缺陷等级,并确定各测试子模块的重要性值以及各缺陷的缺陷等级值;根据各测试子模块的重要性值以及各缺陷的缺陷等级值,计算各测试子模块的测试预测值;根据各测试子模块的测试预测值,对被测系统的测试策略进行调整。本发明便于测试人员科学有效地进行测试策略的调整,从而有效解决了现有技术中主要依据测试人员的经验来发现被测系统中的缺陷,从而影响测试过程中发现的缺陷数量与缺陷质量使得无法科学有效地实时调整测试策略的问题。

    测试人员思维相似性量化方法及装置

    公开(公告)号:CN114385482B

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202111479146.5

    申请日:2021-12-06

    Inventor: 闫义 刘博 朱玲芳

    Abstract: 本发明公开了一种测试人员思维相似性量化方法及装置,该方法包括:将各测试人员首轮次测出的首轮次缺陷进行分类,并计算分类后的首轮次缺陷的缺陷程度系数;计算各测试人员在对应测试思维类别下的初始测试思维分类度量值;计算各测试人员在对应测试思维类别下的修正测试思维分类度量值;计算各测试人员在对应测试思维类别下的测试思维分类度量值,并计算各测试人员在对应测试思维类别下的标准化测试思维分类度量值;计算各测试人员之间的测试思维相似度值。本发明能够有效明确测试人员的测试技术差别,因此有效解决了测试人员思维能力提升、不同测试人员结队组合、测试团队培养等问题,从而达到提升项目缺陷发现概率和测试效率的效果。

    一种基于拉弗曲线的系统测试策略调整方法

    公开(公告)号:CN119248641A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202411310180.3

    申请日:2024-09-19

    Abstract: 本申请的实施例涉及测试策略调整技术领域,特别涉及一种基于拉弗曲线的系统测试策略调整方法,包括:评估出被测系统的理想效益分值和理想时间节点;确定被测系统存在的测试缺陷,并分别评估修复各测试缺陷所需的修复时间;基于各测试缺陷的严重程度,得到若干个修复组,分别计算出修复各修复组的总修复时间,并代入拉弗曲线公式中,结合理想效益分值和理想时间节点,确定各修复组的实际效益分值;分别计算各修复组的实际效益分值与理想效益分值之间的差值的绝对值作为各修复组的调整评价值,将调整评价值最小的修复组确定为目标修复组;修复目标修复组中的各测试缺陷,以完成系统测试策略调整。该方法弥补了测试策略调整的空白。

    一种基于测试数据的覆盖评估方法及装置

    公开(公告)号:CN111639031B

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202010482338.0

    申请日:2020-06-01

    Inventor: 闫义 朱玲芳

    Abstract: 本发明提供了一种基于测试数据的覆盖评估方法,该方法包括:获取被测系统包括的多个测试子模块;获取各测试子模块的测试过程数据的实际测试值和预期测试值,并计算各测试子模块的子测试覆盖度值;根据各子测试覆盖度值,计算被测系统的总测试覆盖度值;根据各子测试覆盖度值和总测试覆盖度值,对被测系统的测试过程进行评估。本发明通过比较各子测试覆盖度值和总测试覆盖度值对被测系统的测试过程进行评估,便于测试人员进行测试工作的调整,从而有效解决了现有技术中根据测试管理人员的经验来判定测试的覆盖程度而导致的测试效率不高且无法科学有效地实时调整测试规划的问题。

    一种基于特征属性的测试策略调整方法及装置

    公开(公告)号:CN112131108A

    公开(公告)日:2020-12-25

    申请号:CN202010990018.6

    申请日:2020-09-18

    Inventor: 闫义 朱玲芳

    Abstract: 本发明公开了一种基于特征属性的测试策略调整方法及装置,该方法包括:获取被测系统包括的多个测试子模块,以及其他测试过程中发现的多个缺陷;获取各缺陷的特征属性,特征属性包括缺陷所属测试子模块和缺陷等级,并确定各测试子模块的重要性值以及各缺陷的缺陷等级值;根据各测试子模块的重要性值以及各缺陷的缺陷等级值,计算各测试子模块的测试预测值;根据各测试子模块的测试预测值,对被测系统的测试策略进行调整。本发明便于测试人员科学有效地进行测试策略的调整,从而有效解决了现有技术中主要依据测试人员的经验来发现被测系统中的缺陷,从而影响测试过程中发现的缺陷数量与缺陷质量使得无法科学有效地实时调整测试策略的问题。

    测试人员思维相似性量化方法及装置

    公开(公告)号:CN114385482A

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN202111479146.5

    申请日:2021-12-06

    Inventor: 闫义 刘博 朱玲芳

    Abstract: 本发明公开了一种测试人员思维相似性量化方法及装置,该方法包括:将各测试人员首轮次测出的首轮次缺陷进行分类,并计算分类后的首轮次缺陷的缺陷程度系数;计算各测试人员在对应测试思维类别下的初始测试思维分类度量值;计算各测试人员在对应测试思维类别下的修正测试思维分类度量值;计算各测试人员在对应测试思维类别下的测试思维分类度量值,并计算各测试人员在对应测试思维类别下的标准化测试思维分类度量值;计算各测试人员之间的测试思维相似度值。本发明能够有效明确测试人员的测试技术差别,因此有效解决了测试人员思维能力提升、不同测试人员结队组合、测试团队培养等问题,从而达到提升项目缺陷发现概率和测试效率的效果。

    基于数据流的大数据测试用例的生成方法及装置

    公开(公告)号:CN111930630B

    公开(公告)日:2024-01-05

    申请号:CN202010823849.4

    申请日:2020-08-17

    Inventor: 朱玲芳 赵勇 闵楠

    Abstract: 本发明公开了一种基于数据流的大数据测试用例的生成方法及装置,该方法包括:获取被测系统各数据流程中应用的多个大数据平台技术;根据被测系统的测试功能点,设置测试功能点的至少一个测试场景以及各测试场景对应的测试数据;在被测系统各数据流程进行流转时,计算各测试场景对应的测试数据流经的大数据平台技术的总数量;根据流经的大数据平台技术的总数量最大的测试数据以及对应的测试场景,生成预设数量的测试用例。本发明选择覆盖大数据平台技术多的测试数据以及对应的测试场景(56)对比文件Bhuridech Sudsee等.An Improvement ofa Checkpoint-based Distributed TestingTechnique on a Big Data Environment.201921st International Conference on AdvancedCommunication Technology (ICACT).2019,第1081-1090页.

    基于数据流的大数据测试用例的生成方法及装置

    公开(公告)号:CN111930630A

    公开(公告)日:2020-11-13

    申请号:CN202010823849.4

    申请日:2020-08-17

    Inventor: 朱玲芳 赵勇 闵楠

    Abstract: 本发明公开了一种基于数据流的大数据测试用例的生成方法及装置,该方法包括:获取被测系统各数据流程中应用的多个大数据平台技术;根据被测系统的测试功能点,设置测试功能点的至少一个测试场景以及各测试场景对应的测试数据;在被测系统各数据流程进行流转时,计算各测试场景对应的测试数据流经的大数据平台技术的总数量;根据流经的大数据平台技术的总数量最大的测试数据以及对应的测试场景,生成预设数量的测试用例。本发明选择覆盖大数据平台技术多的测试数据以及对应的测试场景来生成最终的测试用例,保证了测试用例的高效性,以及系统功能测试的全面性。

    一种基于测试数据的覆盖评估方法及装置

    公开(公告)号:CN111639031A

    公开(公告)日:2020-09-08

    申请号:CN202010482338.0

    申请日:2020-06-01

    Inventor: 闫义 朱玲芳

    Abstract: 本发明提供了一种基于测试数据的覆盖评估方法,该方法包括:获取被测系统包括的多个测试子模块;获取各测试子模块的测试过程数据的实际测试值和预期测试值,并计算各测试子模块的子测试覆盖度值;根据各子测试覆盖度值,计算被测系统的总测试覆盖度值;根据各子测试覆盖度值和总测试覆盖度值,对被测系统的测试过程进行评估。本发明通过比较各子测试覆盖度值和总测试覆盖度值对被测系统的测试过程进行评估,便于测试人员进行测试工作的调整,从而有效解决了现有技术中根据测试管理人员的经验来判定测试的覆盖程度而导致的测试效率不高且无法科学有效地实时调整测试规划的问题。

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