基于毛糙集与证据实际的测试用例集优化研究

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基于毛糙集与证据实际的测试用例集优化研究

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毕业论文范文题目：基于毛糙集与证据实际的测试用例集优化研究，论文范文关键词：基于毛糙集与证据实际的测试用例集优化研究
基于毛糙集与证据实际的测试用例集优化研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：在信息技巧飞速发展的今天,打算机技巧已经浸透到各行各业,成为人们工作生活中不可或缺的技巧手段,所以人们对软件体系须要的范围跟复杂度也是日益扩大跟晋升。因为上述起因,软件故障带来的丧失亦是越来越大,导致软件本钱以及软件垃圾相应的增大,故而对软件测试来保障软件品质更加的紧急。软件测试是保障软件品质的一个至关重要的方法,近年来得到了打算机学术界、软件工程师以及软件行业的广泛器重。软件测试贯穿软件（略..）开发全部生命周期,从须要分析到最后的运行保护,实际上软件测试盘踞软件开发工作量的60%以上。从上述可能看出,软件测试作为保障软件品质的一个重要方法,要想降落软件开发的本钱,那么降落软件测试本钱则是一个有效且可行的道路。毛糙集作为一种新的处理不断定问题的实际,是数据发掘的有效方法之一。近年来,毛糙集在数据发掘、人工智能、模式辨认等范畴得到了广泛的利用。它的重要特点是不须要任何常识,只利用数据本身提（文章此处忽略..）供的信息,保持常识的分类才能不变的前提下,通过常识约简,导出分类规矩,提供决定根据,揭示事物潜在的法则。证据实际是在20世纪60年代由数学家A.P.Dempster利用高低限概率来解决多值映射问题时,并发表了一系列相干论文后标记着其正式出生。此后,A.P.Dempster的学生对D-S实际作了进一步的研究,并推动其发展,构成了一整套基于“证据”与“组合”的处理不断定推理的实际体系,获得了丰富的成果（此处忽略..）。毛糙集实际与证据实际都是处理不正确、不断定信息的有力工具。证据实际的合陈规矩本身有基本概率调配主观性以及焦元爆炸等的不足,而毛糙集实际的不须要先验常识以及有着丰富的约简算法,两种实际的彼此关联,可能较好的解决证据实际合陈规矩的不足,有力的进步了合成算法的适应性及后果。本文的重要工作是有以下多少个方面：第一：本文体系的分析了国内外测试用例约简的研究现状,分析了毛糙集实际跟证据实际的特点以及（文章此处忽略..）彼此对应关联模型。第二：针对现有测试用例约简算法的一些不足,根据毛糙集实际中属性集依附度的概念针对适应度函数取值雷同时,作进一步的处理,使得约简算法更加正确。第三：提出一种基于毛糙集与证据实际信息融合的测试用例优化排序算法。在回归测试中,来自不同信息源的测试用例优化排序,根据毛糙集与证据实际的彼此关联模型,做出了融合排序处理,从而优化了测试用例,达到降落本钱的目标。

以上为本篇毕业论文范文基于毛糙集与证据实际的测试用例集优化研究的介绍部分。

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