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关键词： 软件测试   软件产品质量   软件研发过程   守护者   平易近人   勇于担当   精益求精   测试人员  

摘要： 软件测试是软件研发过程中对产品进行检测的环节,是产品质量自我锤炼的过程。作为“磨刀石”的测试人员,不仅要具有扎实的理论基础、丰富的实践经验,更需要有极大的耐心。作为一名软件测试人员、一位四川农信软件产品的守护者,罗男因其丰富的工作经验、精益求精的工作态度、勇于担当的工作精神、平易近人的工作风格,被大家亲切地称为“男姐”。

关键词： 直升机旋翼噪声信号   深度学习   迁移学习   软件开发   软件测试  

摘要： 论文阐述了基于直升机气动旋翼噪声信号的检测和分类算法及软件系统设计与实现。目前直升机的检测识别主要依赖于红外、雷达、视频等检测手段,而音频信号作为一种探测手段,具有全天候、全时段监测的优势,能够作为上述方法的补充手段。目前国内的直升机声目标的检测识别软件系统很少,论文依托于中国空气动力研究与发展中心气动噪声控制重点实验室技术研究项目,设计了相关的算法与软件系统,主要工作如下:首先,提出了一种直升机声目标的检测与识别一体化方法,并基于迁移学习中的模型迁移方法优化了深度神经网络的训练。直升机检测识别时存在连续识别效果差、检测和识别方法分离的问题。我们设计了将检测和识别相结合的神经网络算法,同时对原始音频数据进行了杂音抑制,解决了上述问题。为了解决直升机音频信号存在的数据样本少、获取难度大的问题,我们通过基于源域训练的模型微调,将用于环境声识别的网络模型迁移到直升机声目标识别问题中,显著提升了小样本数据集下的算法识别正确率。然后,依托于合作单位提供的硬件设备、二次开发接口和关键算法模型,设计并开发了直升机声探测数据采集处理软件。通过需求分析确立了功能和性能需求,并基于MVC架构进行了概要设计,最后按照各个模块的界面交互设计和具体功能实现进行了详细设计与开发,并按照标准软件开发流程进行了单元测试、集成测试和系统测试。最终在合作单位组织下开展了实际外场飞行试验,验证了本文提出的算法模型和软件系统能够实际用于真实环境中的直升机目标探测。本文进行了直升机声目标的检测与识别方法研究并设计和实现了直升机声探测数据采集处理系统,能够作为外场直升机目标监测预警的支撑手段,对我国国防建设与安全预警具有一定的实际意义和实用价值。

关键词： 软件测试   并行程序   分支转换   关键通信   测试数据生成  

摘要： 软件测试是保证并行程序可靠性和准确性的有效途径。通信是并行程序不可忽视的重要特征,对程序的执行效率有着重要影响。繁多复杂的通信是影响并行程序测试效率的关键因素。鉴于此,本文从通信覆盖转换、测试对象选择和测试数据生成三个方面,研究有效的并行程序通信测试方法。针对并行程序通信覆盖问题,本文提出基于分支转换的通信覆盖测试理论及方法。首先,基于并行程序特点,将进程间通信分为确定性通信和不确定性通信;其次,针对不同类型的通信,将对通信的覆盖问题转换为对不同进程间通信语句的覆盖问题;然后,考虑进程间通信发送和接收的匹配顺序,将对通信语句的覆盖问题转换为对通信语句所在分支的覆盖问题;最后,使用遗传算法生成覆盖不同类型通信的测试数据。针对通信测试对象选择问题,通过分析影响通信关键性的因素,本文提出基于通信关键性的测试对象选择方法。首先,考虑并行程序自身特点,综合通信语句所在结构类型与通信传递变量等特征确定影响通信关键性的因素;其次,基于影响关键性的因素建立通信关键性评价指标;然后,基于不同评价指标的影响程度提出通信关键性评价方法,计算通信关键性得分;最后,基于通信关键性采用适当的方法选择出关键通信作为测试对象。针对通信测试数据生成问题,本文将通信关键性和分支转换相结合,利用通信关键性改进适应度函数,并基于分支转换生成覆盖通信的测试数据。首先,分析并行程序通信特征以确立影响通信关键性的因素,并计算通信关键性得分;其次,基于不同因素下的关键性得分对通信进行分类;然后,利用分支转换策略将并行程序的通信覆盖转换为通信所在的分支覆盖;最后,基于通信关键性改进适应度函数,针对不同场景下的通信覆盖问题,采用多种群遗传算法生成满足通信覆盖的测试数据。本文工作为并行程序通信测试提供了一种有效的解决方案,与其他方法的对比实验分析表明,本文方法可以有效减小测试通信的规模,降低测试代价,提高并行程序的测试效率。

关键词： 银行   软件测试   过程改进   TMMi  

摘要： 伴随5G通信、区块链、人工智能等技术的发展,科学技术为人们提供了巨大的方便,但也给中国的传统银行业造成了巨大冲击,商业银行在客户关系、业务模式、运营体系等方面都受到了史无前例的挑战。为了响应快速变化的市场,商业银行在加快科技转型的同时必须以更快的速度向市场交付出更好的产品和服务。而产品和服务的背后离不开银行软件的支持,于是提升银行软件的开发和测试的质量和效率就成为商业银行的首要任务。 与其他行业不同,银行业涉及的监管机构较多,银行系统的开发和优化不仅在流程和信息数据上需要满足如人行、银监等机构的要求,很多业务系统同样需要与外部监管系统对接,如外汇业务向外管局报送,对公开户向人行报备等。同时,银行系统和客户的体量庞大,大型商业银行至少存在上百个业务系统,系统间相对独立又相互关联,一个系统出现的问题可能影响多个系统,银行客户遍布全国,涉及资金庞大,任何一个小问题最终影响到的客户和金额都不可想象。银行组织架构较庞大且复杂,软件的开发通常不是采用项目制的方式,而是各部门分头管理。银行的业务部门、软件开发部门、测试部门各自负责一部分工作的管理,沟通效率成为难题。 本文旨在深入分析银行软件项目的全生命周期,并对其现有的软件测试过程和采用的测试过程进行详细分析,发现银行存在软件测试过程相对独立和测试资产库不够完善的问题。本文参考TMMi(Test Maturity Model Integration)对测试过程的改进要求,引入DevOps(Development&Operations)模式,同时结合商业银行的软件测试特点,形成了可落地的软件测试改进方法,将原本独立的软件测试过程融入软件项目的各个阶段,打破业务部门、开发部门、测试部门和运维部门的沟通壁垒,运用自动化脚本、测试挡板、测试风险、业务流程等方式丰富测试资产库,实现软件测试的效率提升,并控制风险,保证软件的效率和质量要求。 为了能更加客观综合的评估改进效果,本文收集了C银行五年的软件测试项目,并提取了项目中的各类测试数据进行评估。由于测试数据中存在大量正面和负面数据,且各数据间的数量级差异较大,为保证数据间的可比性,并得出最终的综合改进效果,本文采用了TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)评估法对改进效果进行评估。基于对C银行改进前后软件测试相关数据的对比评估,验证了基于TMMi的软件测试改进方法对于提升银行软件测试的质量和效率取得了预期效果。 C银行是一家全国性的商业银行,已经正式通过了国际TMMi组织的五级认证,无论是银行体量,还是软件测试的成熟度,C银行都具代表性。为确保银行软件测试过程改进方法的普适性,本文选择C银行作为验证对象,以确保本文对于银行软件测试的改进方法可以更好的适用于其他商业银行等金融机构,进而加速金融科技转型步伐。

关键词： 红外辐射   海表热辐射仪   软件设计   软件测试  

摘要： 海洋面积占据了地球的表面积的七成,获取海水表面温度对于海洋交通、军事、环境保护以及气象报告等方面都有着重要的影响。海表热辐射仪利用红外辐射采集海水表面辐射数据,通过对红外辐射信号进行分析并结合大气信息,应用相关温度修正算法获得实时、准确的海水表面温度。本文基于学校导师课题组和合作企业联合自主研制的某款国产化船载海表热辐射仪设备改进研制项目,对原型号产品进行国产化主板硬件和操作系统软件平台升级,在新平台下对海表热辐射仪软件进行重新设计,以提升设备的精度与稳定度,并对软件进行功能测试和性能验证。本文首先对海表温度反演相关知识进行了简要阐述,分析了海水层深度对测温结果的影响与传统海表测温方法和大气环境干扰下的海表测温识别方法的不足。然后说明海表热辐射仪的工作原理,以及影响测量海水表面温度的因素,并基于海表热辐射仪测温误差进行影响因素权重分析。最后对海表热辐射仪的国产化方案进行论述,并完成新海表热辐射仪软件的设计、功能测试和性能验证。海表热辐射仪的国产化方案,主要从主板升级、操作系统升级和软件优化设计三方面进行。主板与操作系统的选型首要标准是国产化,其次是各性能指标综合考虑下要至少不亚于原海表热辐射仪的主板与操作系统。在综合比对与研究市面上的国产主板和操作系统后,将盛博SAM-3612B型号的主板和***53系列处理器更换为格联GLM-HEM-IPM主板和龙芯2K1000工业级处理器,将操作系统红帽(Red Hat)操作系统更换为中标麒麟5.0操作系统。新型号的海表热辐射仪软件参考旧设备的功能需求,对软件进行重新设计并在功能上加以优化实现,通过与BP神经网络相结合对信息处理算法进行了优化改进,同时对数据存储模块和设备故障反馈功能进行了优化设计。在完成软件的优化设计与实现后,对新型海表热辐射仪软件进行功能测试和性能验证,实验结果表明新型海表热辐射仪的测温性能分辨率达到0.1℃、精度在0.5℃以内,标准差也在0.5以内,满足测温误差指标的设计要求且测温结果优于旧型号海表热辐射仪,软件还通过了第三方测试,质量满足要求。

关键词： 国产软件   软件测试   资源监控   测试平台  

摘要： 近年来,我国大力发展国产软件技术,旨在推动软件产业做大做强,提升关键软件技术创新和供给能力,同时打好科技仪器设备、操作系统和基础软件国产化攻坚战。经过数十年的发展,国产软件从可用、能用,正在向好用、易用升级转变。在升级转变过程中,由于我国信息化发展基础薄弱,不可避免的出现了一些软件质量难题与挑战,软件测试作为一项重要的质量保障手段,对于提升国产软件质量和提高软件竞争力具有重要意义。在国产软件开发过程中,通过测试能够发现和修复软件中存在的缺陷,提高软件的可靠性和稳定性,并且验证软件是否满足用户的需求和预期。但是,当前针对国产软件测试技术的研究较少,市面上成熟的国产测试平台匮乏。因此,亟需开展国产软件测试技术研究,设计建设统一、开放、共享的国产软件测试平台,对国产软件测试任务以及日常的管理工作进行分析,有效管理测试资源,规范测试流程,将适配测试过程中产生的过程数据与记录进行解析,流程化地构建信息化测试管理系统,系统化产品测试数据的记录与测试问题的收集,提高国产软件产品可靠性,满足国产软件测试的需求,加快推进国产化产品向好用易用迈进,助力国产软件产业高质量发展。 本文研究了国产软件测试技术,依据国家标准规范,结合国产软件属性特点,提出对软件的功能性、性能效率、兼容性、易用性、可靠性、信息安全性、维护性和可移植性测试等方面开展测试评价。对比软件测试管理系统在国内外发展现状,分析了当前国产软件测试需求,围绕测试平台的功能需求、性能与可靠性需求、环境需求及其它非功能性需求等方面进行分析,梳理出功能要点及注重事项,特别针对平台用户来源多样、安全风险较大的问题,在安全保密需求上强化对平台、数据、后台服务器等角度的安全建设,有效保障平台安全可靠运行。并且,本文设计建设了一套国产软件测试平台,实现了对国产软件测试任务和日常管理工作的全覆盖,有效地管理测试资源。同时,该平台还将测试过程中产生的过程数据与记录进行解析,并流程化地构建了信息化测试管理系统,从而规范测试流程,提高了国产测试产品的可靠性,满足了国产软件测试的迫切需求。

关键词： 软件测试   目标检测   实证研究   蜕变测试   测试用例生成  

摘要： 目标检测是深度学习技术的重要应用方向之一。在自动驾驶、安防监控等安全攸关领域中,目标检测网络一旦由于自身质量原因发生故障,就可能会导致生命财产安全的重大损失。因此,目标检测网络的可靠性成为扩大目标检测技术应用范围的重要前提之一。基于深度学习的目标检测网络在体系结构和工作逻辑上相对于传统软件具有截然不同的特征:一方面,目标检测网络的实现代码相对简单但又高度依赖于底层深度学习框架;另一方面,目标检测网络的识别效果高度依赖于高质量的训练数据。因此,目标检测网络的可靠性保障工作与传统软件的可靠性保障工作也存在较大差异。针对目标检测网络的可靠性保障这一研究目标,本硕士论文首先对目标检测网络实现程序中的故障特征开展实证研究,总结故障模式分析根本原因并给出相应建议;在此基础上,进一步对目标检测网络的测试技术开展研究,提出了面向目标检测网络的蜕变测试技术,基于蜕变关系生成测试数据并对测试结果进行判定。本硕士论文的具体研究工作如下:(1)面向目标检测网络的实现程序开展故障特征的实证研究。针对指定的目标检测任务,收集了104名学生提交的101份目标检测程序,从中总结出四个维度的13种常见的故障模式,通过进一步探索总结出导致目标检测网络故障的6种常见根本原因。研究发现,45.81%的故障出现在代码维度,32.26%的故障是由于执行环境不匹配导致,17.74%的故障是目标检测网络所特有的,4.19%的故障是由于数据出错导致。这提示开发者在实现目标检测网络时,应注意深度学习框架的兼容性以及代码规范性等问题。(2)面向目标检测网络开展蜕变测试技术的研究。针对目标检测网络测试中面临的测试数据构造困难、测试结果难以判定等问题,提出一种面向目标检测网络的蜕变测试技术OBMeta。该技术将图片分离提取出前景和背景两部分,利用三种图形变换方法分别针对前景、背景以及图片整体构建多元化的蜕变关系,进而利用蜕变关系在原始测试数据的基础上扩展生成衍生的测试数据以及与衍生测试数据匹配的测试预期结果。为了进一步提高测试数据的质量,OBMeta还利用图像相似度算法对衍生测试数据进行筛选,剔除与真实图像相似度较低的明显不合理的图像数据。(3)为了验证面向目标检测网络的蜕变测试技术的有效性,在使用MS COCO2017数据集训练得到的6种目标检测网络上开展实验。实验结果表明:相较于现有的蜕变测试技术,OBMeta使用更加多元化的蜕变关系,可以使用更低的时间成本构造出更加多样化的测试数据,这些测试数据与现有的蜕变测试技术生成的测试数据相比具有更高的错误检测能力,能够生成更多数量的对抗样本,同时与真实图像具有更高的相似度。进一步,通过使用对抗样本对目标检测网络进行再训练,可以提高目标检测网络的鲁棒性。

关键词： 软件测试过程   软件度量   GQM模型   统计过程控制   软件测试过程改进  

摘要： 在信息技术全球化的背景下,随着软件业蓬勃发展,软件质量越来越受到人们的重视。软件质量对企业来说至关重要,是企业获得成功的必要条件,而对客户来说质量是衡量产品的指标。软件测试作为一种确保软件质量的手段,发挥着重要作用。除了软件方法和技术以外,一个好的软件测试过程也能够保证软件测试的有效性,进而保证软件质量。改进过程的有效途径之一是软件度量。通过对过程的度量,使其规范化、可视化;通过对度量数据分析,能在过程中找到问题所在;通过度量信息可以跟踪过程状态,从而为过程管理提供决策支持。因此,将过程度量引入到软件测试中,改进软件测试过程,最终实现提高软件质量的要求。论文从A公司B项目的现状入手,介绍了当前软件测试过程中存在的一些问题,运用鱼骨图进行原因分析,找到导致问题的原因,主要是因为缺少有效的相关度量。因此,论文选择采用GQM模型确定A公司B项目软件测试过程的度量项。首先,从商业目标到度量目标;其次,从A公司B项目软件测试过程中的缺陷问题、测试覆盖率、测试执行、顾客满意度这四个方面来对度量目标进行特征化;最后,确定了缺陷和测试用例相关的度量元。接着在A公司B项目数据分析中应用统计过程控制,并借助Minitab工具,充挥发挥SPC分析和监控的作用,持续改进A公司B项目的软件测试过程。首先,收集和整理相关度量数据;其次,根据统计过程控制原理,计算并获得过程能力基线,形成控制图;再次,将度量数据填入控制图中,根据判异八大准则进行判异,利用柱状体,帕累托图和其他方法分析了软件测试过程情况,并制定了相应的措施,跟踪和不断改进。本文对A公司B项目软件测试过程进行了改进,并取得了阶段性的成果。本文的研究为其他组织提供了软件测试过程改进方向。本文最后指出在测试领域中,寻找更加适合自身组织的过程度量方法和模型,通过持续的进行软件测试过程改进,能够不断提高软件质量,增强企业综合竞争力。

关键词： 研发测试过程   过程质量   质量管理   软件测试  

摘要： 随着电动化短距离交通工具出行市场规模的快速增长,消费者对于短交通出行产品质量的需求和期待持续提升。控制器作为电动两轮车的核心部件之一,质量问题不容忽视。LD公司是全球领先的短距离交通工具电控系统供应商,研发中心测试部是LD公司产品从设计到量产前的最后一道把关者,研发测试过程质量显得尤为重要。最直观反映测试过程质量的好坏就是与研发设计相关的客户投诉数量,与研发设计相关的客户投诉,测试部难逃其责。因此,如何提高产品研发测试过程质量,提升质量管理水平,是测试部亟需解决的问题。本文以LD公司为研究对象,以产品研发测试过程质量管理改进作为研究主体。针对LD公司产品研发测试过程质量现状,运用访谈法、调查问卷法、二手数据法、鱼骨图等方法及工具,对其存在的质量管理问题进行了深入研究。首先,本文通过对测试代表、测试组长、开发代表、项目经理进行访谈,对访谈进行汇总分类后,对相关人员进行调查问卷,以及分析历年的客户投诉数据,探寻到当前存在的主要问题为测试需求输入质量差、测试阶段评审通过率低、测试数据可靠性不足、产品缺陷拦截不彻底。其次,采用鱼骨图找出问题存在的根本原因是测试需求缺少评审、测试阶段评审规则不完善、测试数据审核方法不合理、软件测试覆盖率低。再次,针对上述原因,以全面质量管理、零缺陷等理论思想为依据,制定开展测试需求评审、完善测试阶段评审规则、改进测试数据审核方法、提高软件测试覆盖率的改进方案。最后,通过制定实施计划、识别实施难点、制定保障措施来保障产品研发测试过程质量管理改进方案能够有效落地执行并取得预期效果。本文的研究有助于提升LD公司产品研发测试过程质量管理水平,进而有效拦截产品缺陷,保障产品的质量。在改进方案的实施过程中促进了测试部与其他部门间的合作,也提高了开发部门对测试部的信任度。本文在产品研发测试过程质量管理方面的研究,对于嵌入式行业产品研发测试过程质量管理的探索与实践,也有一定的参考价值和借鉴意义。

关键词： 软件测试   测试用例生成   粒子群优化算法   自适应随机测试   代理模型  

摘要： 随着现代软件规模的不断增大和复杂性的逐渐提高,软件测试的难度和复杂度也随之增加。软件测试是确保软件质量的重要手段,也是软件开发生命周期的重要组成部分。然而,手动设计测试用例往往需耗费大量时间和精力。测试用例自动生成技术可以有效地降低软件开发过程中的人力、财力和时间成本。因此,该技术的研究具有非常重要的现实意义。基于搜索的测试用例生成技术,将测试用例生成问题转化为函数优化问题,并使用启发式搜索算法解决此问题。粒子群优化算法具有简单高效、鲁棒性强等优点,已经应用于测试用例生成问题上。然而,粒子群优化算法容易陷入局部最优解,这可能导致生成的测试用例对路径覆盖不全面。此外,粒子群优化算法在面对测试程序的高维搜索空间时,计算成本也相对较高。本文研究的课题是基于粒子群优化算法的测试用例生成技术,围绕该课题,本文的工作如下:(1)针对粒子群后期容易陷入局部最优的问题,本文提出了一种基于自适应随机测试的粒子群优化算法。该算法引入自适应随机测试,在种群陷入局部最优时,根据候选测试用例与已执行测试用例的相似性生成可能跳出局部最优的粒子,提高算法找到全局最优解的概率。实验结果表明所提算法具有更高的搜索精度和全局探索能力。(2)针对算法随程序搜索空间增加,计算成本显著增加的问题,本文提出了基于代理模型的粒子群优化算法。首先利用样本集训练代理模型,然后通过训练好的代理模型对种群进化粒子的适应度进行高效的估计,并选择少量适应度估计值较高的粒子执行程序计算真实的适应度值。进一步,根据适应度估计值和真实值之间的误差更新代理模型。实验结果表明所提方法能够提高测试用例生成效率,同时降低计算时间和成本。(3)上述研究工作基础上,设计并实现了基于搜索算法的测试用例生成原型系统。该系统支持图形化操作实现测试用例生成和结果分析,能方便设置输入参数,提供了良好的接口,易于集成其他搜索算法,进一步提高测试用例生成算法验证的效率。