摘要
本发明公开了一种基于AI的自动化软件测试方法及系统,涉及自动化软件测试技术领域,包括采用数据处理方法对软件运行时产生的原始数据进行清洗和整理,得到预处理后的数据集;采用特征工程方法对预处理后的数据集进行分析和特征提取,得到特征向量;采用深度学习算法对提取到的特征向量进行模型训练,得到异常检测模型,并输入特征向量至异常检测模型中,输出异常检测结果;基于异常检测结果,采用智能测试用例生成方法根据检测出的异常模式生成针对性的测试用例,得到测试用例集合;将生成的优化测试用例应用于软件测试过程中,并收集执行测试用例时产生的新数据,得到更新后的测试数据集;基于更新后的测试数据集,进行软件测试。
技术关键词
执行测试用例
自动化测试框架
特征工程方法
编码器
深度学习算法
表达式
性能指标数据
数据处理方法
测试点
支持向量机分类算法
重构误差
特征值
软件
协方差矩阵
模型训练模块
生成方法
系统为您推荐了相关专利信息
分割方法
局部特征信息
编码器
局部特征提取
全局特征提取
数字孪生模型
多传感器融合
可见光图像
识别方法
显示器
文档图像分割方法
语义
实例分割
交叉注意力机制
文本编码器
图像重建方法
神经网络模型
图像重建装置
融合多尺度信息
投影图像尺寸