An approach to generate software reliability testing data generation based on UML models
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,589
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
SASTECH05_198
تاریخ نمایه سازی: 22 مرداد 1391
چکیده مقاله:
To overcome the problems about testing data generation of the real-time control systems and reliability testing cases of softwares, in this study an approach based on the mixture of operation profile and Markov chain which generates reliability testing cases will be overviewed. This approach describes software operation profile using the use cases of UML and establishes the use model based on UML model for automatically deriving the testing model from the use model, and also generates a reliability testing case set based on the testing model. And by eliciting input and output variables and abstracting testing input and output classes, this technique generates testing input data of reliability testing semi-automatically.As well as using integration to mix the operation profile and Markov chain to generate a set of reliability test cases, the integration can also be used to present a technique to mix the UML collaboration and statechart diagrams and enhance testing of interactions among modal classes. The result of this integration is an intermediate test model called SCOTEM(State COllaboration TEst Model). By using the SCOTEM and also some defined various coverage criteria, valid test paths can be generated. In order to assess the technique a tool is developed to investigate the fault detection capability in a selected case. The presented technique effectively detects all the seeded integration faults
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Afshin Salajegheh
College of Software engineering of South Tehran Azad University-Iran
Bahareh mobasheri
College of Software engineering of Tehran Payam noor University
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :