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软件测试技术研究OO

人工智能在工业领域的应用OO

软件测试技术研究OO

1、摘 要：近年来，随着科技信息的快速发展，软件的功能性和复杂性增强，软件测试与可靠性评估的难度逐步加大。笔者主要分析了现在广泛应用的面向对象软件开发技术和软件自动化测试技术的现状，总结了基于模型的软件测试特点及不足，并简单介绍了基于模型的软件测试流程。

2、软件产业在OOOO化，工业化进程中发挥越来越重要的作用，是推动我国经济社会发展的基础性、战略性和先导性产业。保障软件质量，维护国家和社会信息安全已是国家必须解决的重点问题。进行软件测试是保证软件质量的关键阶段，是保证软件生存期的重要步骤。软件测试，即在软件正式投入运行前，对软件需求分析、设计规格说明和编码进行最终复审的活动。其目的是为了检验软件系统是否满足需求并针对发现的问题进行改进。 目前，我国软件质量测试研究中，对软件质量测评模型与测试数据自动生成方法的研究，已经成软件工程领域的研究热点。基于模型的软件测试方式是软件编码阶段的主要测试方法，通过故障排除法，检测软件质量，具有运行速度快，效率高、检测性能佳等特点。但是也存在误报、漏报和故障机理等程序问题。笔者通过分析国内外软件质量相关技术现状，对基于模型的软件测试技术特点和存在的主要问题进行了分析，阐述了基于模型的软件测试流程。

3、近几年，国家对软件安全问题越来越重视，不少高校和国家研究机构从事软件测试研究，通过借鉴国外先进理论和引进技术，结合我国软件质量问题，基于模型的软件测试技术得到了快速发展并应用到实际测试中。但是还是远远落后于国外软件测试技术，一方面，在欧美发达国家，软件测试工作是一个非常OO的职业，是软件质量控制必不可少的环节；在我国，很多软件企业软件测试工作只停留在单元测试，功能测试等环节，甚至根本不进行质量测试，专业的测试工作人员所占比例小；另一方面，我国软件产业质量较低，软件测试标准化、规范化操作尚未形成，而软件测试的通用化、网络化和智能化水平与国外相比，更是相差甚远。

4、基于模型的软件测试在测试过程中，提高了软件测试效率，减少了测试人员的工作量；其次在软件成本降低的同时，软件产品质量提高了；最后，可以随时生成各种统计数据，提高高层监控整个软件测试过程的能力。

人工智能在工业领域的应用OO

1、（1）图规划应用于软件工程的意义.一是软件工程自动化程度得以提高.只有用规划语言将目标、初始状态和领域动作描述出来,并且切实的形成确切的规划问题,才能够对规划器加以调用,最终将求解策略求解出来.初始目标和初始状态的改变基本不上不会影响到求解,而规划应用在软件工程中则可以促进软件工程自动化程度的提高.二是能够对软件的重用性加以充分发挥.智能规划的求解方法属于抽象层次的一种求解方法,只要问题领域是极为清晰的,那么就能够根据所规划好的方法将对应的规划解找到,即使是目标发生变化,问题域实际执行的程序模块、规划器以及动作描述等都不必进行修改,只需要对求解的目标进行简单的修改便可.抽象层次的解具体工作的内部执行并不存在任何的依赖性只要问题领域没有变化,求解的目标没有变化,那么规划解也不会发生变化,以此便能够使得程序的维护切实的控制于模块变化的最底层.因此,规划方法抽象层次的求解最大限度的保证了模块修改及系统的局部性,从根本上确保了软件的重用性.（2）软件结构化设计中图规划的应用.基于图规划的通用软件结构设计法是SDGP的思想,借助于人工智能规划技术的应用,就系统软件的需求方面来将功能框架分析导出,并且运用具体实例对算法自动设计软件的系统结构进行描述.需求分析结构是将数据输入,通过SDGP处理便能够将输出软件设计结构得出来.经过大量的实践和研究以及安装、下载及调试能够使得图规划器得以实现,并且对实际问题所处的抽象领域加以求解和建模,结果有效的表明,解决软件工程问题的途径是智能规划方法,该方法可以切实的促进智能规划应用大软件工程当中,并且对抽象层次问题的解决有着较大的OO范文性.

2、（1）知识的不确定性.当前,许多人虽然都深入的研究着确定性,然而极少有人实质性的质疑世界上的不确定性本质,更多的科学家和研究学者相信,这个世界的极大魅力就是不确定性,要想对不确定性智能进行研究,那么就必须对知识的不确定性进行研究.知识的不确定性主要体现于常识知识以及语言的不确定性上.其中,常识知识属于知识的知识,也就是元知识,常识知识能够运用自然语言加以表达,并且对应的概念表现出较为明显的模糊性和随机性等不确定性.知识的不确定性,势必引起不确定性人工智能方面的研究.不确定性知识的模拟、处理及表示,形式化的表示并寻找不确定性知识当中所暗含的规律性,进而让机器对人类自身的认知过程与人类认识客观世界的过程加以模拟,并且使机器可以具备一定的不确定性智能,这已经成为人工智能学家当前的一项重要任务.（2）软件工程过程模拟及不确定问题.一是软件工程过程模拟.按照企业的生产周期、产品特性、业务范围、项目类型及规模等诸多角度来对企业的特点进行分析,为企业软件质量的提高以及生产力的发展创建出融合软件质量控制、软件开发管理,以及长期的、持续的软件质量提升、过程改进的模型.从总体上来看,软件工程过程的模型主要划分为项目管理、软件开发过程和组织管理三大层次.此模型是全面实施、改进提升软件过程的核心模型,对软件的监理控制、企业的组织管理、软件的工程开发及软件的项目管理加以集中体现.软件工程过程模型并非是静止的或者孤立的,而是逐渐的随着企业在三个层次上改进,从而实现整个模型切实的呈现出完善改进的持续发展态势以及螺旋上升态势.由此可见,软件工程过程模型属于动态的一个持续优化模型.二是不确定问题及因素.其一是软件质量的不确定性.计算机软件工程界的主流是面向对象的技术和方法,该技术主要包括对象的设计、对象的分析及对象的实现等方面.因对象自身所具备的多态性、可继承性和封闭性等诸多特性,这便使面性对象的方法和技术逐渐的成为软件可移植性、可继承性及功能性提高的有效手段.然而,近年来随着软件复杂度的不断提高及软件规模的不断增大,软件产品的质量也逐渐变得更为难以控制和把握.其二是软件工程中的人.可以说软件工程属于囊括各个软件生产方面的系统性工程,各个子工程实施的过程均能够当作是人机交互的一个过程,在人机交互当中,人因是其中尤为重要的影响因素.通常人因能够理解成在操作过程中人的可靠性问题,实际可靠程度的高低均会对人的工作质量造成不同程度的影响.要想将这些问题解决,那么就应当将不确定性人工智能引入到软件工程当中,以便于将定量的评价与定量的度量有机的加以结合,并将其应用到软件质量的评估和管理工作中去.