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A Program-Output Estimator for Software Testing Using Program Analysis and Deep Learning Algorithms
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PRE
AI
DOI：10.1007/s10836-025-06209-y.png)
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摘要
En 中文
软件测试越来越多地被用作一种软件质量控制方法。在测试期间，使用测试数据将待测程序的输出与预期的正确输出进行比较。从测试输入估计程序的正确输出是软件测试中的一个研究问题。测试预测器（oracle）是一种在测试期间确定软件输出正确性的机制。许多统计和数据挖掘技术已被用于设计软件测试预测器。本研究采用深度学习（DL）技术来设计软件测试预测器。所提出的方法使用卷积神经网络（CNNs）来构建预测结果模型。从真实程序的行为中创建训练数据集是本研究的另一项贡献。将创建的数据集转换为图像文件并进行归一化是本研究的另一个阶段。对于具有数值和分类输出的程序的实验结果表明，所引入的测试预测器达到了约98%的准确率和97%的敏感性。此外，所提出的方法在准确率、精确度和敏感性方面均优于以往方法。
Keyword:
Software test
Test predictor
Deep learning
Convolutional neural networks
Accuracy
Sensitivity
期刊
J
IF:
1.3
论文数:
31
被引数:
549
机构
引用论文
Developing Inherently Resilient Software Against Soft-Errors Based on Algorithm Level Inherent Features基于算法级固有特性开发抗软错误的固有韧性软件
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