【摘 要】
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针对基于Markov链模型的软件测试技术在测试数据生成时不考虑软件的结构信息，生成的测试数据集对代码路径的覆盖能力以及缺陷检测能力都较低的问题，将统计测试与基于Markov链模
【机 构】
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信息工程大学,数学工程与先进计算国家重点实验室,后勤科学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61402525);郑州市普通科技攻关项目(141PPTGG383)~~
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针对基于Markov链模型的软件测试技术在测试数据生成时不考虑软件的结构信息，生成的测试数据集对代码路径的覆盖能力以及缺陷检测能力都较低的问题，将统计测试与基于Markov链模型的测试相结合，提出了一种新的软件测试模型——软件层次化模型。该模型涵盖了软件与外部环境之间的交互。同时描述了软件内部结构信息。还给出了该模型测试数据集的生成算法：首先生成符合使用情况的测试序列，然后为测试序列生成覆盖软件内部结构的输入数据。通过针对示例软件的实验结果表明，与基于Markov链模型的测试方法对比，基于软件层次化模型的
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