【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術涉及軟件測試，特別是一種基于自動化腳本生成的智能化軟件測試方法。
技術介紹
1、隨著軟件系統(tǒng)的規(guī)模和復雜度不斷提升，現(xiàn)代軟件開發(fā)面臨著前所未有的質(zhì)量保障挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有軟件測試技術主要依賴人工編寫測試用例和手動執(zhí)行測試，這種傳統(tǒng)方法在面對復雜系統(tǒng)時顯得力不從心。特別是在大規(guī)模分布式系統(tǒng)、微服務架構(gòu)和云原生應用等新型軟件形態(tài)中，手工測試難以覆蓋所有可能的執(zhí)行路徑和異常場景，導致測試結(jié)果的可靠性和完整性不足。傳統(tǒng)測試方法還存在測試效率低下、覆蓋率不足和維護成本高等問題，難以適應快速迭代的開發(fā)模式和持續(xù)交付的需求。
2、同時，現(xiàn)有的自動化測試工具雖然在一定程度上提高了測試效率，但普遍缺乏智能化特征，無法根據(jù)軟件運行狀態(tài)動態(tài)調(diào)整測試策略，也不能有效處理測試用例之間的依賴關系，這使得測試過程中的資源利用效率較低，且難以保證測試用例的質(zhì)量。在軟件行為特征識別方面，現(xiàn)有技術缺乏對軟件運行模式的深度理解和精準分析能力，無法有效預測和發(fā)現(xiàn)潛在的系統(tǒng)缺陷。此外，現(xiàn)有的測試方法還存在測試數(shù)據(jù)準備困難、測試場景構(gòu)建復雜、測試結(jié)果分析耗時等問題，缺乏有效的測試效果評估和優(yōu)化機制，無法實現(xiàn)測試過程的持續(xù)改進，這嚴重影響了軟件質(zhì)量保障的整體效果。在devops和敏捷開發(fā)日益普及的背景下，傳統(tǒng)測試方法的局限性日益凸顯，業(yè)界迫切需要一種能夠智能化生成測試用例、自動執(zhí)行測試并進行閉環(huán)優(yōu)化的軟件測試方法，以提升軟件測試的效率和質(zhì)量，滿足現(xiàn)代軟件開發(fā)對質(zhì)量保障的高要求。
技術實現(xiàn)思路
1、鑒于現(xiàn)有的基于自
2、因此，本專利技術所要解決的問題在于現(xiàn)有軟件測試過程中人工依賴度高、測試效率低、覆蓋率不足、無法智能化感知軟件行為特征的技術問題。
3、為解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：
4、第一方面，本專利技術實施例提供了一種基于自動化腳本生成的智能化軟件測試方法，其包括，部署分布式數(shù)據(jù)采集探針，動態(tài)調(diào)整采樣頻率，收集軟件運行數(shù)據(jù)，基于深度學習模型提取數(shù)據(jù)特征；基于所述數(shù)據(jù)特征，建立行為模式分類體系，將行為模式映射實現(xiàn)分層次的行為分類；構(gòu)建測試場景，生成測試數(shù)據(jù)，執(zhí)行測試任務，實時監(jiān)控測試執(zhí)行狀態(tài)，計算測試效率指標，評估測試效果并反饋，動態(tài)調(diào)整特征提取策略。
5、作為本專利技術所述基于自動化腳本生成的智能化軟件測試方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述運行數(shù)據(jù)包括函數(shù)調(diào)用鏈數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)信息、資源占用狀態(tài)、異常處理記錄以及性能指標數(shù)據(jù)；所述采樣頻率實現(xiàn)按需動態(tài)調(diào)整，表示為：；
6、其中，為基準采樣頻率，為代碼復雜度，為歷史錯誤率，、為調(diào)節(jié)因子。
7、作為本專利技術所述基于自動化腳本生成的智能化軟件測試方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述數(shù)據(jù)特征包括時序特征和空間特征，所述時序特征通過lstm網(wǎng)絡對數(shù)據(jù)進行時序特征處理將采集的時序數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量序列，，lstm單元的計算包括：
8、輸入門：；
9、遺忘門：；
10、單元狀態(tài)：；
11、輸出門：；
12、隱藏狀態(tài)更新：；
13、其中，表示遺忘門，表示輸入門，表示候選細胞狀態(tài)，表示細胞狀態(tài)，表示輸出門，表示隱藏狀態(tài)，，，，表示權重矩陣，，，，表示偏置項，σ為sigmoid激活函數(shù)，表示上一時間步的隱藏狀態(tài)，表示當前時間步的輸入；所述空間特征基于cnn網(wǎng)絡進行空間特征提取，構(gòu)建多通道輸入矩陣m，每個通道對應一類監(jiān)控指標，應用卷積操作表示為：；
14、進行最大池化降維，表示為：；
15、其中，表示第層的特征圖，表示第層的卷積核權重，表示第層的輸出，表示第層的偏置項，為池化層輸出，表示池化窗口大??；
16、將lstm輸出向量和cnn輸出特征圖進行特征融合，通過注意力機制計算特征權重，注意力分數(shù)表示為：；
17、獲得融合特征向量，表示為：；
18、其中，表示注意力權重矩陣，表示隱藏狀態(tài)，為歸一化函數(shù)，為cnn提取的特征向量，表示偏置項，為融合后的特征向量。
19、作為本專利技術所述基于自動化腳本生成的智能化軟件測試方法的一種優(yōu)選方案，其中：基于所述注意力機制采用雙向transformer編碼將軟件行為序列轉(zhuǎn)換為具有上下文語義的特征表示，對不同行為特征賦予不同的權重，生成更加緊湊的行為表示，表示為：；
20、其中，表示序列中的位置，表示維度索引，表示模型的維度；計算序列中不同位置行為之間的關聯(lián)強度，捕獲長距離的行為依賴關系，使用多頭機制從不同角度理解行為模式，表示為：
21、；；
22、其中，為輸入特征矩陣，為轉(zhuǎn)換矩陣，為鍵向量的維度，為查詢、鍵、值矩陣。
23、作為本專利技術所述基于自動化腳本生成的智能化軟件測試方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述行為模式分類體系，通過計算分類概率獲取概率最高的類別作為分類結(jié)果，實現(xiàn)多層次的行為分類；所述分類概率的計算融合時間衰減、歷史影響、資源狀態(tài)和模式相似度，通過λ權重實現(xiàn)各維度的自適應調(diào)節(jié)，并引入時間衰減因子，結(jié)合歷史行為的累積效應，計算分類概率，公式表示為：
24、；
25、其中，表示第個類別，表示特征向量，第個類別的權重向量，表示第個類別的偏置項，表示類別總數(shù)，表示時間衰減因子，表示當前時間點，表示權重系數(shù)，且，表示歷史行為影響函數(shù)，表示資源狀態(tài)影響函數(shù)，表示行為模式相似度函數(shù)；進一步的，時間衰減因子表示為：；
26、其中，為時間衰減速率，為時間窗口大??；歷史行為影響函數(shù)表示為：；
27、其中，表示第個歷史樣本的權重，為時間衰減系數(shù)，表示第個歷史樣本的時間戳，表示行為相似度函數(shù)，表示為：；
28、其中，表示帶寬參數(shù)；資源狀態(tài)影響函數(shù)表示為：；
29、其中，表示資源的權重系數(shù)，表示資源在時刻的使用率，表示資源的容量上限，表示系統(tǒng)資源集合；行為模式相似度函數(shù)表示為：；
30、其中，表示歷史行為模式庫，為核函數(shù)，計算當前行為與歷史模式的相似度，表示歷史模式的重要性指標。
31、作為本專利技術所述基于自動化腳本生成的智能化軟件測試方法的一種優(yōu)選方案，其中：引入馬爾可夫決策過程建模測試場景，設計多維度獎勵函數(shù)，綜合評估測試效果；基于構(gòu)建的測試場景，定義語法規(guī)則，包括：定義基本結(jié)構(gòu)，包括動作序列和控制流；定義組合規(guī)則，包括支持順序、分支、循環(huán)以及并行；定義約束條件，包括時序約束、資源約束和數(shù)據(jù)約束；基于定義的約束條件推導路徑約束，并自動遍歷所有可能的程序執(zhí)行路徑，針對每條路徑，提取相關的條件判斷和變量關系，評估每條路徑的可執(zhí)行性，排除不可能的路徑，簡化約束算法；若發(fā)現(xiàn)和標記對結(jié)果沒有實質(zhì)影響的約束條件，將具有相似性質(zhì)或重復的約束條件進行整合，將復雜的約束條件分解為多個簡單約束或?qū)碗s約束轉(zhuǎn)換為求解難度更低的等價形式；基于約束條件自動生成測試數(shù)據(jù)，收集測試數(shù)據(jù)信息和歷史執(zhí)行數(shù)據(jù)，建立評估維度和指標體系，設置本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術保護點】
1.一種基于自動化腳本生成的智能化軟件測試方法，其特征在于：包括，
2.如權利要求1所述的基于自動化腳本生成的智能化軟件測試方法，其特征在于：所述運行數(shù)據(jù)包括函數(shù)調(diào)用鏈數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)信息、資源占用狀態(tài)、異常處理記錄以及性能指標數(shù)據(jù)；
3.如權利要求2所述的基于自動化腳本生成的智能化軟件測試方法，其特征在于：所述數(shù)據(jù)特征包括時序特征和空間特征，
4.如權利要求3所述的基于自動化腳本生成的智能化軟件測試方法，其特征在于：基于所述注意力機制采用雙向Transformer編碼將軟件行為序列轉(zhuǎn)換為具有上下文語義的特征表示，對不同行為特征賦予不同的權重，生成更加緊湊的行為表示，表示為：
5.如權利要求4所述的基于自動化腳本生成的智能化軟件測試方法，其特征在于：所述行為模式分類體系，通過計算分類概率獲取概率最高的類別作為分類結(jié)果，實現(xiàn)多層次的行為分類；
6.如權利要求5所述的基于自動化腳本生成的智能化軟件測試方法，其特征在于：引入馬爾可夫決策過程建模測試場景，設計多維度獎勵函數(shù)，綜合評估測試效果；
7.如權利要求6所述的基
8.一種基于自動化腳本生成的智能化軟件測試系統(tǒng)，基于權利要求1~7任一所述的基于自動化腳本生成的智能化軟件測試方法，其特征在于：包括，
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于：所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)權利要求1~7任一所述的基于自動化腳本生成的智能化軟件測試方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權利要求1~7任一所述的基于自動化腳本生成的智能化軟件測試方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于自動化腳本生成的智能化軟件測試方法，其特征在于：包括，
2.如權利要求1所述的基于自動化腳本生成的智能化軟件測試方法，其特征在于：所述運行數(shù)據(jù)包括函數(shù)調(diào)用鏈數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)信息、資源占用狀態(tài)、異常處理記錄以及性能指標數(shù)據(jù)；
3.如權利要求2所述的基于自動化腳本生成的智能化軟件測試方法，其特征在于：所述數(shù)據(jù)特征包括時序特征和空間特征，
4.如權利要求3所述的基于自動化腳本生成的智能化軟件測試方法，其特征在于：基于所述注意力機制采用雙向transformer編碼將軟件行為序列轉(zhuǎn)換為具有上下文語義的特征表示，對不同行為特征賦予不同的權重，生成更加緊湊的行為表示，表示為：
5.如權利要求4所述的基于自動化腳本生成的智能化軟件測試方法，其特征在于：所述行為模式分類體系，通過計算分類概率獲取概率最高的類別作為分類結(jié)果，實現(xiàn)多層次的行為分類；
6.如權利要求5所述的基于...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：王雪飛，顧廣宇，劉麗，張福華，方勇，胡才亮，
申請(專利權)人：國網(wǎng)安徽省電力有限公司電力科學研究院，
類型：發(fā)明
國別省市：
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