CN119493729A 一种基于自动化脚本生成的智能化软件测试方法 （国网安徽省电力有限公司电力科学研究院）

一种基于自动化脚本生成的智能化软件测本发明公开了一种基于自动化脚本生成的2所述时序特征通过LSTM网络对数据进行时序特征处理将采集的时序数据转换为向量所述空间特征基于CNN网络进行空间特征提取，构建多通道输入矩阵M3所述注意力机制采用双向Transformer编码将软件行为序列转换为具有上下文语义的特征;i表示维度索引，saa表示模型的维度；计算序列中不同位置行为之间的关联强度，捕获长距历史行为影响函数ea表示为4st表示历史行为模式库，为核函数，计算当前行为与历史模基于定义的约束条件推导路径约束，并自动遍历所有可能的程若发现和标记对结果没有实质影响的约束条件，将具有相似性基于约束条件自动生成测试数据，收集测试数据信息和历史执行数;58.一种基于自动化脚本生成的智能化软件测试系统，基于权利要求1~7任一所述的基9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1~7任一所述的基于自动化脚本生成被处理器执行时实现权利要求1~7任一所述的基于自动化脚本生成的智能化软件测试方法6第一方面，本发明实施例提供了一种基于自动化脚本生成的智能化软件测试方7;特征处理将采集的时序数据转换为向量序列输出门，购表示隐藏状态表示权重矩阵，by表示偏置项，σ为中：基于所述注意力机制采用双向Transformer编码将软件行为序列转换为具有上下文语义的特征表示，对不同行为特征赋予不同的权重，生成更加紧凑的行为表示，表示为：;8;ii个类其中，为时间衰减速率，为时间窗口大小；历史行为影响;;9;[0013]第二方面，本发明实施例提供了一种基于自动化脚本生成的智能化软件测试系;[0031]使用LSTM网络对数据进行时序特征处理，将采集的时序数据转换为向量序列，输出门，购表示隐藏状态表示权重矩阵，by表示偏置项，σ为[0035]采用双向Transformer编码将软件行为序列转换为具有上下文语义的特征表示，;i表示维度索引，saa表示模型的维度。[0037]通过计算注意力识别序列中最重要的行为片段，对不同行为特征赋予不同的权应调节，并引入时间衰减因子，考虑历史行为的累积效应，计算分类概率，公式表示为：;[0040]历史行为影响函数ea表示为;[0044]引入马尔可夫决策过程(MDP)建模测试场景，将离散的测试操作转化为连续的状[0048]奖励函数(s,a)定义了在状态s执行动作a获得的即时奖励。;长大小，是执行动作后获得的即时奖励，是折扣因子，平衡即时奖励和长期收益，mx。Qsa)是下一状态的最大Q值。[0055]执行成本C(tc)的评估维度包括预估测试执行所需时间，评估所需的计算和存储;实现如上述实施例提出的实现基于自动化脚本[0072]本实施例提出的存储介质与上述实施例提出的数据存储[0076]实验在标准测试环境中进行，测试服务器配置为IntelXeonE5_2680v4处理器通过表1的对比结果可以看出，本发明的智能化测试方法在各项关键指标上都展现出显著优势。测试用例生成效率从传统方法的每小时5个提升到85个，较普通自动化测试提升了