CN117407288A - 基于fpga测试平台的测试用例推荐方法 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及一种基于FPGA测试平台的测试用例推荐方法、装置、设备及介质,其中,方法包括:获取待测FPGA软件的需求文档,对所述需求文档进行关键信息提取,以生成测试关键点梳理表;根据所述测试关键点梳理表中的中每个测试类型下的关键字、关键信息,查询预存的对应关系,以确定匹配的测试用例集;其中,所述对应关系包括测试用例和数据库中历史测试信息的关系;根据所述匹配的测试用例集,进行所述待测FPGA软件的测试。根据本公开的技术方案,能够降低测试成本,提高测试效率。
Description
技术领域
本公开涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种基于FPGA测试平台的测试用例推荐方法、装置、设备及介质。
背景技术
在实际FPGA测试过程中,测试人员依据测试要求和研制方提交的软件需求规格说明等研制文档,确定测试方法和测试类型,并从研制文档中提取测试类型对应的测试内容,设计测试用例。
由于FPGA软件测试,具有一定的技术门槛,对于每个被测FPGA软件,由测试人员设计测试用例的过程需要消耗大量的人力和时间成本,测试效率较低。
发明内容
为了解决上述技术问题,本公开提供了一种基于FPGA测试平台的测试用例推荐方法、装置、设备及介质。
第一方面,本公开实施例提供了一种基于FPGA测试平台的测试用例推荐方法,包括:
获取待测FPGA软件的需求文档,对所述需求文档进行关键信息提取,以生成测试关键点梳理表;
根据所述测试关键点梳理表中的中每个测试类型下的关键字、关键信息,查询预存的对应关系,以确定匹配的测试用例集;其中,所述对应关系包括测试用例和数据库中历史测试信息的关系;
根据所述匹配的测试用例集,进行所述待测FPGA软件的测试。
第二方面,本公开实施例提供了一种基于FPGA测试平台的测试用例推荐装置,包括:
获取模块,用于获取待测FPGA软件的需求文档,对所述需求文档进行关键信息提取,以生成测试关键点梳理表;
查询模块,用于根据所述测试关键点梳理表中的中每个测试类型下的关键字、关键信息,查询预存的对应关系,以确定匹配的测试用例集;其中,所述对应关系包括测试用例和数据库中历史测试信息的关系;
测试模块,用于根据所述匹配的测试用例集,进行所述待测FPGA软件的测试。
第三方面,本公开实施例提供了一种电子设备,包括:处理器;用于存储所述处理器可执行指令的存储器;所述处理器,用于从所述存储器中读取所述可执行指令,并执行所述指令以实现上述第一方面所述的基于FPGA测试平台的测试用例推荐方法。
第四方面,本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的基于FPGA测试平台的测试用例推荐方法。
本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点:通过对待测FPGA软件的需求文档进行关键信息提取,以生成测试关键点梳理表,根据测试关键点梳理表中的中每个测试类型下的关键字、关键信息,查询预存的对应关系,以确定匹配的测试用例集,进而,根据测试用例集进行待测FPGA软件的测试,由此,提供一种基于FPGA测试平台的测试用例推荐方法,将历史数据进行有效分类和抽取,实现测试关键点与测试用例的关联,在测试过程中,从数据库中搜索匹配程度最高的测试用例集推荐给当前的测试项目,降低了测试用例设计过程中需要消耗的人力和时间成本,提高测试效率。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。
为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本公开实施例所提供的一种基于FPGA测试平台的测试用例推荐方法的流程示意图;
图2为本公开实施例所提供的一种基于FPGA测试平台的测试用例推荐装置的结构示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点,下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是,在不冲突的情况下,本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开,但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施;显然,说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例,而不是全部的实施例。
图1为本公开实施例所提供的一种基于FPGA测试平台的测试用例推荐方法的流程示意图,本公开实施例提供的方法可以由基于FPGA测试平台的测试用例推荐装置来执行,该装置可以采用软件和/或硬件实现,并可集成在任意具有计算能力的电子设备上。
如图1所示,本公开实施例提供的基于FPGA测试平台的测试用例推荐方法可包括:
步骤101,获取待测FPGA软件的需求文档,对需求文档进行关键信息提取,以生成测试关键点梳理表。
本实施例的FPGA(Field Programmable Gate Array,场可编程逻辑门阵列)测试过程中,测试人员依据测试要求和研制方提交的软件需求规格说明等文档,确定测试方法和测试类型,并从待测FPGA软件的需求文档中提取关键字、关键信息,以生成测试关键点梳理表。
其中,测试方法包括:设计检查、功能仿真、门级仿真、时序仿真、静态时序分析、逻辑等效性检查、实物测试;测试类型包括:文档审查、代码审查、代码走查、逻辑测试、功能测试、性能测试、时序测试、接口测试、强度测试、余量测试、安全性测试、边界测试、功耗分析。
本实施例中,采用自然语言处理技术对需求文档进行关键信息提取,形成测试关键点梳理表。测试关键点包括:FPGA外围连接关系、协议要求、数据内容、时序要求、功能点内容、功能串并行关系、功能优先级关系、数据处理流程、异常工作场景。
步骤102,根据测试关键点梳理表中的中每个测试类型下的关键字、关键信息,查询预存的对应关系,以确定匹配的测试用例集。
其中,对应关系包括测试用例和数据库中历史测试信息的关系。作为一种示例,通过自然语言处理技术,提取历史测试项目的历史测试信息,分析所述历史测试项目对应的历史测试用例,以建立各历史测试用例与历史测试信息之间的关系。
具体地,历史数据库构建过程如下:对于历史测试项目,采集研制单位、测试要求、项目类型、测试方法、测试类型等基本信息,通过自然语言处理技术从文档中提取历史测试信息,按照模板格式生成测试关键点梳理表,以及通过自然语言处理技术分析该历史测试项目已完成的测试用例中每种测试类型下的测试项、测试用例数量、测试点、测试输入内容、预期结果等信息。进而,将测试方法、测试类型、解析后的测试用例与测试关键点梳理表中每个测试类型下的关键字、关键信息进行匹配,验证从文档中提取的信息是否完整准确,若验证不通过,例如文档存在缺漏、关键字库不完整,则完善相关信息。通过不断训练匹配逻辑,实现从文档中提取的历史测试信息完整准确,通过修正关键字、关键信息描述字库、关键信息梳理表描述模板等信息,实现基于海量数据训练测试关键点的抽取算法,优化抽取逻辑,提高测试关键点抽取的正确率和关键信息梳理表中信息的正确率,历史测试信息与测试用例相关内容建立完整的关联关系,作为后续被测软件数据比对的基础。
本实施例中,将待测FPGA软件的数据与数据库进行匹配,找出被测软件与历史数据中的共性需求。具体地,根据关键点梳理表中每个测试类型下的关键字、关键信息和数据库中历史测试信息进行匹配,结合历史测试信息与测试用例的对应关系,确定匹配的测试用例。
在本公开的一个实施例中,所述根据所述测试关键点梳理表中的中每个测试类型下的关键字、关键信息,查询预存的对应关系,以确定匹配的测试用例集,包括:根据所述测试关键点梳理表中的中每个测试类型下的关键字、关键信息,查询预存的对应关系,确定多个候选测试用例;从所述多个候选测试用例中确定与所述待测FPGA软件属于同一单位且属于同一类功能的第一测试用例,作为所述匹配的测试用例集;若不存在第一测试用例,则从所述多个候选测试用例中确定与所述待测FPGA软件属于不同单位且属于同一类功能的第二测试用例,作为所述匹配的测试用例集;若不存在第二测试用例,则将所述多个候选测试用例作为所述匹配的测试用例集。由于相同或不同软件相似性能的测试用例之间、不同软件相同接口的测试用例之间、同类型软件的安全性测试用例之间具有一定的相似性,由此,在匹配测试用例时,优先匹配同一单位相似功能的软件测试用例,其次匹配不同单位相似功能的软件测试用例,然后匹配其他相似的软件测试用例,以实现从历史测试用例中,得到与待测FPGA软件匹配的测试用例集。
在本公开的一个实施例中,所述根据所述测试关键点梳理表中的中每个测试类型下的关键字、关键信息,查询预存的对应关系,以确定匹配的测试用例集,包括:根据所述测试关键点梳理表中的中每个测试类型下的关键字、关键信息,查询预存的对应关系,确定多个候选测试用例;根据每个关键字、关键信息对应的权重,计算各候选测试用例的匹配度;根据所述匹配度,从所述多个候选测试用例中确定匹配的测试用例集。
其中,对于每个关键字、关键信息设置对应的权重,通过关键字、关键信息与历史测试信息的匹配结果,结合权重进行加权,得到匹配度,该匹配度表示与历史测试信息对应测试用例的匹配度。例如,对于待测FPGA软件的测试关键点梳理表中的关键字A和关键字B,若数据库中某一历史测试信息中存在相同的关键字A,则将关键字A的权重对第一数值加权,得到关键字A的匹配度,若历史测试信息中不存在关键字B,则将关键字B的权重对第二数值加权,得到关键字B的匹配度,第一数值大于第二数值,进而,根据测试关键点梳理表中各关键字、关键信息的匹配度相加,得到待测FPGA软件与该条历史测试信息的匹配度,由此,能够得到待测FPGA软件与各候选测试用例的匹配度。
可选地,在每种测试类型下根据测试点匹配度进行排序,将匹配度最高的测试用例集和测试点进行关联,进一步由测试人员进行匹配度判别。若测试人员认为匹配度不满足要求,则修改关键字、关键信息、判断逻辑、权重等参数,或者在关联列表中选出测试人员认为最匹配的测试用例,并进行标记,修正匹配逻辑,提高匹配准确度。
步骤103,根据匹配的测试用例集,进行待测FPGA软件的测试。
本实施例中,测试用例集中可以有一个或多个测试用例,测试用例包括测试输入、执行条件以及预期结果,按照测试用例集进行待测FPGA软件的测试。
可选地,若数据库中匹配的历史测试信息数量小于预设数量,或者,若多个候选测试用例的匹配度均小于阈值,则获取待测FPGA软件的特征参数,特征参数包括单位、软件类型、接口种类和协议、功能描述;调用历史测试用例的模板信息,以基于特征参数按照所述模板信息生成所述FPGA软件的测试用例,由此,能够针对功能测试的功能点数量、功能点的描述、功能点之间的逻辑关系、功能处理流程不同等独特性内容生成测试用例。
本示例中,针对被测FPGA软件的独特性需求内容,基于研制单位、软件类型、接口种类和协议、功能描述等参数,参照类似历史测试用例的模板,生成被测软件独特性内容的测试用例,由测试人员人工完善测试用例内容,通过增加关键字、关键描述等参数内容,以及修正测试用例,不断扩充数据库,通过机器学习不断提高测试用例推荐技术的准确性。
根据本公开实施例的技术方案,通过对待测FPGA软件的需求文档进行关键信息提取,以生成测试关键点梳理表,根据测试关键点梳理表中的中每个测试类型下的关键字、关键信息,查询预存的对应关系,以确定匹配的测试用例集,进而,根据测试用例集进行待测FPGA软件的测试,由此,提供一种基于FPGA测试平台的测试用例推荐方法,将历史数据进行有效分类和抽取,实现测试关键点与测试用例的关联,在测试过程中,从数据库中搜索历史项目中存在相同或类似的功能描述,并将匹配程度最高的测试用例集推荐给当前的测试项目,无需测试人员从零开始设计测试用例,降低了测试用例设计过程中需要消耗的人力和时间成本,提高测试效率。
图2为本公开实施例所提供的一种基于FPGA测试平台的测试用例推荐装置的结构示意图,如图2所示,该基于FPGA测试平台的测试用例推荐装置包括:获取模块21,查询模块22,测试模块23。
其中,获取模块21,用于获取待测FPGA软件的需求文档,对所述需求文档进行关键信息提取,以生成测试关键点梳理表;
查询模块22,用于根据所述测试关键点梳理表中的中每个测试类型下的关键字、关键信息,查询预存的对应关系,以确定匹配的测试用例集;其中,所述对应关系包括测试用例和数据库中历史测试信息的关系;
测试模块23,用于根据所述匹配的测试用例集,进行所述待测FPGA软件的测试。
在本公开的一个实施例中,该装置还包括:预处理模块,用于通过自然语言处理技术,提取历史测试项目的历史测试信息;分析所述历史测试项目对应的历史测试用例,以建立各历史测试用例与历史测试信息之间的关系。
在本公开的一个实施例中,查询模块22具体用于:根据所述测试关键点梳理表中的中每个测试类型下的关键字、关键信息,查询预存的对应关系,确定多个候选测试用例;从所述多个候选测试用例中确定与所述待测FPGA软件属于同一单位且属于同一类功能的第一测试用例,作为所述匹配的测试用例集;若不存在第一测试用例,则从所述多个候选测试用例中确定与所述待测FPGA软件属于不同单位且属于同一类功能的第二测试用例,作为所述匹配的测试用例集;若不存在第二测试用例,则将所述多个候选测试用例作为所述匹配的测试用例集。
在本公开的一个实施例中,查询模块22具体用于:根据所述测试关键点梳理表中的中每个测试类型下的关键字、关键信息,查询预存的对应关系,确定多个候选测试用例;根据每个关键字、关键信息对应的权重,计算各候选测试用例的匹配度;根据所述匹配度,从所述多个候选测试用例中确定匹配的测试用例集。
在本公开的一个实施例中,该装置还包括:生成模块,用于若所述多个候选测试用例的匹配度均小于阈值,则获取所述待测FPGA软件的特征参数;所述特征参数包括单位、软件类型、接口种类和协议、功能描述;调用历史测试用例的模板信息,以基于所述特征参数按照所述模板信息生成所述FPGA软件的测试用例。
在本公开的一个实施例中,测试关键点包括:FPGA外围连接关系、协议要求、数据内容、时序要求、功能点内容、功能串并行关系、功能优先级关系、数据处理流程、异常工作场景。
本公开实施例所提供的基于FPGA测试平台的测试用例推荐装置可执行本公开实施例所提供的任意基于FPGA测试平台的测试用例推荐方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。本公开装置实施例中未详尽描述的内容可以参考本公开任意方法实施例中的描述。
本公开实施例还提供的一种电子设备,电子设备包括一个或多个处理器和存储器。处理器可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元,并且可以控制电子设备中的其他组件以执行期望的功能。存储器可以包括一个或多个计算机程序产品,计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质,例如易失性存储器和/或非易失性存储器。易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令,处理器可以运行程序指令,以实现上文的本公开的实施例的方法以及/或者其他期望的功能。在计算机可读存储介质中还可以存储诸如输入信号、信号分量、噪声分量等各种内容。
在一个示例中,电子设备还可以包括:输入装置和输出装置,这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构互连。此外,该输入装置还可以包括例如键盘、鼠标等等。该输出装置可以向外部输出各种信息,包括确定出的距离信息、方向信息等。该输出装置可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。除此之外,根据具体应用情况,电子设备还可以包括诸如总线、输入/输出接口等任何其他适当的组件。
除了上述方法和设备以外,本公开的实施例还可以是计算机程序产品,其包括计算机程序指令,计算机程序指令在被处理器运行时使得处理器执行本公开实施例所提供的任意方法。
计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例操作的程序代码,程序设计语言包括面向对象的程序设计语言,诸如Java、C++等,还包括常规的过程式程序设计语言,诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
此外,本公开的实施例还可以是计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,计算机程序指令在被处理器运行时使得处理器执行本公开实施例所提供的任意方法。
计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
需要说明的是,在本文中,诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本公开的具体实施方式,使本领域技术人员能够理解或实现本公开。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本公开的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本公开将不会被限制于本文所述的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (9)
1.一种基于FPGA测试平台的测试用例推荐方法,其特征在于,包括:
获取待测FPGA软件的需求文档,对所述需求文档进行关键信息提取,以生成测试关键点梳理表;
根据所述测试关键点梳理表中的中每个测试类型下的关键字、关键信息,查询预存的对应关系,以确定匹配的测试用例集;其中,所述对应关系包括测试用例和数据库中历史测试信息的关系;
根据所述匹配的测试用例集,进行所述待测FPGA软件的测试。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
通过自然语言处理技术,提取历史测试项目的历史测试信息;
分析所述历史测试项目对应的历史测试用例,以建立各历史测试用例与历史测试信息之间的关系。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述测试关键点梳理表中的中每个测试类型下的关键字、关键信息,查询预存的对应关系,以确定匹配的测试用例集,包括:
根据所述测试关键点梳理表中的中每个测试类型下的关键字、关键信息,查询预存的对应关系,确定多个候选测试用例;
从所述多个候选测试用例中确定与所述待测FPGA软件属于同一单位且属于同一类功能的第一测试用例,作为所述匹配的测试用例集;
若不存在第一测试用例,则从所述多个候选测试用例中确定与所述待测FPGA软件属于不同单位且属于同一类功能的第二测试用例,作为所述匹配的测试用例集;
若不存在第二测试用例,则将所述多个候选测试用例作为所述匹配的测试用例集。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述测试关键点梳理表中的中每个测试类型下的关键字、关键信息,查询预存的对应关系,以确定匹配的测试用例集,包括:
根据所述测试关键点梳理表中的中每个测试类型下的关键字、关键信息,查询预存的对应关系,确定多个候选测试用例;
根据每个关键字、关键信息对应的权重,计算各候选测试用例的匹配度;
根据所述匹配度,从所述多个候选测试用例中确定匹配的测试用例集。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,在计算各候选测试用例的匹配度之后,还包括:
若所述多个候选测试用例的匹配度均小于阈值,则获取所述待测FPGA软件的特征参数;所述特征参数包括单位、软件类型、接口种类和协议、功能描述;
调用历史测试用例的模板信息,以基于所述特征参数按照所述模板信息生成所述FPGA软件的测试用例。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,测试关键点包括:FPGA外围连接关系、协议要求、数据内容、时序要求、功能点内容、功能串并行关系、功能优先级关系、数据处理流程、异常工作场景。
7.一种基于FPGA测试平台的测试用例推荐装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取待测FPGA软件的需求文档,对所述需求文档进行关键信息提取,以生成测试关键点梳理表;
查询模块,用于根据所述测试关键点梳理表中的中每个测试类型下的关键字、关键信息,查询预存的对应关系,以确定匹配的测试用例集;其中,所述对应关系包括测试用例和数据库中历史测试信息的关系;
测试模块,用于根据所述匹配的测试用例集,进行所述待测FPGA软件的测试。
8.一种电子设备,其特征在于,包括:
处理器;
用于存储所述处理器可执行指令的存储器;
所述处理器,用于从所述存储器中读取所述可执行指令,并执行所述指令以实现上述权利要求1-6中任一所述的基于FPGA测试平台的测试用例推荐方法。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1-6中任一所述的基于FPGA测试平台的测试用例推荐方法。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN118093438A (zh) * | 2024-04-23 | 2024-05-28 | 北京中电科电子装备有限公司 | 一种晶圆软件安全性测试方法及系统、设备、介质 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140109054A1 (en) * | 2012-10-17 | 2014-04-17 | International Business Machines Corporation | Software system test case creation |
CN106133537A (zh) * | 2014-12-30 | 2016-11-16 | 京微雅格(北京)科技有限公司 | 一种fpga功能模块仿真验证方法及其系统 |
CN107783893A (zh) * | 2016-08-26 | 2018-03-09 | 上海计算机软件技术开发中心 | 一种基于场景描述的自动测试系统及其实现方法 |
CN109885474A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-06-14 | 平安万家医疗投资管理有限责任公司 | 测试用例编辑方法及装置、终端和计算机可读存储介质 |
CN113687826A (zh) * | 2021-08-10 | 2021-11-23 | 中国人民解放军陆军工程大学 | 一种基于需求项提取的测试用例复用系统及方法 |
CN114996160A (zh) * | 2022-07-07 | 2022-09-02 | 深圳奇迹智慧网络有限公司 | 一种测试方法、系统及存储介质 |
CN115269437A (zh) * | 2022-08-24 | 2022-11-01 | 上海复深蓝软件股份有限公司 | 测试用例推荐方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN116383092A (zh) * | 2023-05-31 | 2023-07-04 | 北京中科卓信软件测评技术中心 | 一种软件模糊测试的有效测试用例复用方法及装置 |
-
2023
- 2023-09-28 CN CN202311279645.9A patent/CN117407288B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140109054A1 (en) * | 2012-10-17 | 2014-04-17 | International Business Machines Corporation | Software system test case creation |
CN106133537A (zh) * | 2014-12-30 | 2016-11-16 | 京微雅格(北京)科技有限公司 | 一种fpga功能模块仿真验证方法及其系统 |
CN107783893A (zh) * | 2016-08-26 | 2018-03-09 | 上海计算机软件技术开发中心 | 一种基于场景描述的自动测试系统及其实现方法 |
CN109885474A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-06-14 | 平安万家医疗投资管理有限责任公司 | 测试用例编辑方法及装置、终端和计算机可读存储介质 |
CN113687826A (zh) * | 2021-08-10 | 2021-11-23 | 中国人民解放军陆军工程大学 | 一种基于需求项提取的测试用例复用系统及方法 |
CN114996160A (zh) * | 2022-07-07 | 2022-09-02 | 深圳奇迹智慧网络有限公司 | 一种测试方法、系统及存储介质 |
CN115269437A (zh) * | 2022-08-24 | 2022-11-01 | 上海复深蓝软件股份有限公司 | 测试用例推荐方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN116383092A (zh) * | 2023-05-31 | 2023-07-04 | 北京中科卓信软件测评技术中心 | 一种软件模糊测试的有效测试用例复用方法及装置 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN118093438A (zh) * | 2024-04-23 | 2024-05-28 | 北京中电科电子装备有限公司 | 一种晶圆软件安全性测试方法及系统、设备、介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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