【摘 要】
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针对在小样本情况下BP神经网络在生成软件测试用例的过程中可能产生的过学习问题及识别正确率较差的缺点，运用支持向量机具有更好的泛化性能的原理，提出了应用支持向量机生成测
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,江南大学晓山股份联合实验室
【基金项目】
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江苏省产学研项目(BY2013015-40)
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针对在小样本情况下BP神经网络在生成软件测试用例的过程中可能产生的过学习问题及识别正确率较差的缺点，运用支持向量机具有更好的泛化性能的原理，提出了应用支持向量机生成测试用例的方法。对五个软件测试实例针对多组不同数量的训练样本所做的实验表明，在小样本情况下与BP神经网络相比，应用支持向量机得到的测试用例预期结果的正确率提高了10个百分点以上，说明了该方法的有效性。
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