Автоматизоване регресійне тестування обчислювальних алгоритмів на основі нейронних мереж

Автор(и)

  • Тарас Романович Литвин Львівський національний університет ім. І.Франка вул. Університетська, 1, м. Львів, Україна, 79000, Україна
  • Павло Віталійович Сердюк Національний університет “Львівська політехніка” вул. С.Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013, Україна
  • Христина Орестівна Зачковська Національний університет “Львівська політехніка” вул. С.Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013, Україна

DOI:

https://doi.org/10.15587/2312-8372.2013.14970

Ключові слова:

Автоматизоване тестування, нейронні мережі, алгоритм зворотного поширення помилки, регресійне тестування

Анотація

Запропоновано метод підтримки автоматизованих тестів обчислювальних алгоритмів на основі нейронних мереж, який надає можливість оцінити правильність результатів обчислювальних алгоритмів після змін у функціональності програмного забезпечення. Описано математичну модель автоматизованого тестування з використанням нейронних мереж, розглянуто приклади застосування алгоритму

Біографії авторів

Тарас Романович Литвин, Львівський національний університет ім. І.Франка вул. Університетська, 1, м. Львів, Україна, 79000

асистент

Кафедра дискретного аналізу та інтелектуальних систем

Павло Віталійович Сердюк, Національний університет “Львівська політехніка” вул. С.Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013

кандидат технічних наук, доцент

Кафедра програмного забезпечення

Христина Орестівна Зачковська, Національний університет “Львівська політехніка” вул. С.Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013

аспірант

Кафедра програмного забезпечення

Посилання

  1. Dustin, E. Automated software testing: introduction, management, and performance [Text] / E. Dustin // Addison Wesley. – 1999. – 575 с.
  2. Савин, Р. Тестирование “Dot Com” [Текст] / Р. Савин // Изд. Дом «Дело». – 2007. – 310 с.
  3. Говорущенко, Т. О. Інтелектуальна система визначення необхідності повторного тестування програмного забезпечення [Текст] / Т. О. Говорущенко // Искусств. интеллект. – 2006. – № 4. – С. 706-712.
  4. Яковина, В. Критерій достатності процесу тестування програмного забезпечення [Текст] / В. Яковина, М. Сенів, Я. Чабанюк, Д. Федасюк, У. Хімка // Вісн. Нац. ун-ту "Львів. політехніка". Комп'ют. науки та інформ. технології. – 2010. – № 672. – С. 346-358.
  5. Буров, Є. В. Інтелектуальна система автоматизованого тестування програмного продукту з використанням алгоритмічних моделей [Текст] / Є. В. Буров // Вісн. Нац. ун-ту "Львів. політехніка". Інформ. системи та мережі. – 2011. – № 699. – С. 21-30.
  6. Булат, А. Написание Тестовых случаев [Електронний ресурс] / А. Булат // Блог А. Булата Про Тестинг. – 2008. – Режим доступу: http://alexeybulat.blogspot.com/2008/02/test-case-writing.html
  7. Automated-testing Portal (Портал автоматизации ПО) [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://automated-testing.info
  8. Haykin, S. Neural Networks, A Comprehensive Foundation [Text] / S. Haykin // Prentice Hall, Upper Saddle River. – New Jersey 07458. – Second Edition. – 2006.–1103 c.
  9. Anderson, C. On the Use of Neural Networks to Guide Software Testing Activities [Text] / C. Anderson, A. Mayrhauser, R. Mraz // Colorado State University, Computer Science Department. – 1996. – C. 1-10.
  10. Vanmali, M. Using a neural Network in the Software Testing Process. [Text] / M. Vanmali, M. Last, A. Kandel // International Journal of Intelligent systems. – Vol 17. – 2002. – Department of Computer Science and Engeineering, University of South Florida, 4202 E. Fowler Ave., ENB 118, Tampa, FL 33620 – 17 p.
  11. Lilan, Wu. Using back-propagation neural networks for functional software testing [Text] / Wu. Lilan // Sch. of Math. & Comput. Sci., Guizhou Normal Univ., Guiyang. – 2008. – pp. 1-5.
  12. Яковлев, И. А. Автоматизация тестирования и контроля качества систем оптического распознавания символов с применением нейронных сетей [Електронний ресурс] / И. А. Яковлев // Московский Государственный Университет Приборостроения и Информатики. – Режим доступу: http://www.sworld.com.ua/konfer22/260.htm
  13. Рыбалко, Г. Псевдопозитивный или псевдонегативный оракул [Електронний ресурс] / Г. Рыбалко // QAConsulting. – 2011. – Режим доступу: http://qaconsulting.ru/2011/01/test-oracle
  14. Копосов, А. И. Использование нейропарадигмы “Back Propagation” для решения практических задач [Текст] / А. И. Копосов, И. Б. Щербаков, Н. А. Кисленко, О. П. Кисленко, Ю. В. Варивода // ВНИИГАЗ. – 1995. – С. 1-7.
  15. Chakraborty, R. C. Back Propagation Network [Електронний ресурс] / R.C. Chakraborty // Soft Computing Course Lecture. – 2010. – Режим доступу: http://www.myreaders.info/html/soft_computing.html
  16. Kaner, C. A Course in Black Box Software Testing [Text] / C. Kaner, J. Bach, M .Bolton, R. Fielder, M. Kelly // Florida Institute of Technology. – 2006. – 208 c.
  17. Enge, C. Verification Based Test Case Generation [Text] / C. Enge // ITI, Universit at Karlsruh. – 2006. – C. 1-25.
  18. Бейзер, Б. Тестирование черного ящика. Технологии функционального тестирования программного обеспечения и систем [Текст] / Б. Бейзер // Питер. – 2004. – 320 с.
  19. Ясницкий, Л. Искусственный интеллект - проектирование персептронов [Електронний ресурс] / Л. Ясницкий // Пермская научная школа искусственного интеллекта. – Режим доступу: http://www.LbAI.ru
  20. Dustin, E. (1999). Automated software testing: introduction, management, and performance. Addison Wesley, 575р.
  21. Savin, R. (2007). Testirovanie “Dot Com”. Izd. Dom «Delo». 310p.
  22. Govorushhenko, T. O. (2006). Іntelektual'na sistema viznachennja neobhіdnostі povtornogo testuvannja programnogo zabezpechennja. Iskusstv. Intellekt, № 4, 706-712.
  23. Jakovina, V., Senіv, M., Chabanjuk, Ja., Fedasjuk, D., Hіmka, U. (2010). Kriterіj dostatnostі procesu testuvannja programnogo zabezpechennja. Vіsn. Nac. un-tu "L'vіv. polіtehnіka". Komp'jut. nauki ta іnform. tehnologіi, № 672, 346-358.
  24. Burov, Ye.V. (2011). Іntelektual'na sistema avtomatizovanogo testuvannja programnogo produktu z vikoristannjam algoritmіchnih modelej. Vіsn. Nac. un-tu "L'vіv. polіtehnіka". Іnform. sistemi ta merezhі, № 699, 21-30.
  25. Bulat, A. (2008). Napisanie Testovyh sluchaev. Available: http://alexeybulat.blogspot.com/2008/02/test-case-writing.html. Last accessed 2013.
  26. Portal avtomatizacii PO. Automated-testing Portal. Available: http://automated-testing.info. Last accessed 2013.
  27. Haykin, S. (2006). Neural Networks, A Comprehensive Foundation. Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey 07458, Second Edition, 1103.
  28. Anderson, C., Mayrhauser, A., Mraz, R. (1996). On the Use of Neural Networks to Guide Software Testing Activities. Colorado State University, Computer Science Department. 1-10.
  29. Vanmali, M., Last, M., Kandel, A. (2002). Using a neural Network in the Software Testing Process. Department of Computer Science and Engeineering, University of South Florida, 4202 E. Fowler Ave., ENB 118, Tampa, FL 33620, International Journal of Intelligent systems, 17.
  30. Lilan, Wu. (2008). Using back-propagation neural networks for functional software testing. Sch. of Math. & Comput. Sci., Guizhou Normal Univ., Guiyang. 1-5.
  31. Jakovlev, I. Avtomatizacija testirovanija i kontrolja kachestva sistem opticheskogo raspoznavanija simvolov s primeneniem nejronnyh setej. Available: http://www.sworld.com.ua/konfer22/260.htm. Last accessed 2013.
  32. Rybalko, G. Psevdopozitivnyj ili psevdonegativnyj orakul. Available: http://qaconsulting.ru/2011/01/test-oracle. Last accessed 2013.
  33. Koposov, A. I., Shherbakov, I. B., Kislenko, N. A., Kislenko, O. P., Varivoda, Ju. V. (1995). Ispol'zovanie nejroparadigmy “Back Propagation” dlja reshenija prakticheskih zadach. VNIIGAZ. 1-7.
  34. Chakraborty, R. C. (2010). Back Propagation Network. Soft Computing Course Lecture. Available: http://www.myreaders.info/html/soft_computing.html. Last accessed 2013.
  35. Kaner, C., Bach, J., Bolton, M., Fielder, R., Kelly, M. (2006). Course in Black Box Software Testing. Florida Institute of Technology. 208.
  36. Enge, C. (2006). Verification Based Test Case Generation. ITI, Universit at Karlsruh. 1-25.
  37. Bejzer, B. (2004). Testirovanie chernogo jashhika. Tehnologii funkcional'nogo testirovanija programmnogo obespechenija i sistem. Piter. 320.
  38. Jasnickij, L. Iskusstvennyj intellekt - proektirovanie perseptronov. Permskaja nauchnaja shkola iskusstvennogo intellekta. Available: http://www.LbAI.ru. Last accessed 2013.

##submission.downloads##

Опубліковано

2013-06-20

Як цитувати

Литвин, Т. Р., Сердюк, П. В., & Зачковська, Х. О. (2013). Автоматизоване регресійне тестування обчислювальних алгоритмів на основі нейронних мереж. Technology Audit and Production Reserves, 3(2(11), 23–29. https://doi.org/10.15587/2312-8372.2013.14970

Номер

Том 3 № 2(11) (2013): Технологічний аудит та резерви виробництва

Розділ

Резерви виробництва

Ліцензія

Авторське право (c) 2016 Технологічний аудит та резерви виробництва

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.