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提出了一种基于粗糙集的不完备测试数据填补方法。该方法首先利用粗糙集中下近似集的性质对随机生成的测试数据进行填补，然后根据属性数据的取值概率函数求出的结果进行二次填补，从而完成对不完备测试数据的完备化处理，生成最优测试用例。采用本方法可以较好地反映待测系统所蕴含的规则，且可以避免测试数据的冲突。
随机测试用例的优化技术研究
【摘 要】
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提出了一种基于粗糙集的不完备测试数据填补方法。该方法首先利用粗糙集中下近似集的性质对随机生成的测试数据进行填补，然后根据属性数据的取值概率函数求出的结果进行二次填
【机 构】
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天水师范学院物信学院,兰州交通大学电子与信息工程学院
【出 处】
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自动化与仪器仪表
【发表日期】
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2009年3期
【基金项目】
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甘肃省自然科学基金项目（ZS031-A25-019-G）
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