一种基于数据模型分布的测试用例生成方法及装置与流程

1.本技术涉及测试评估技术领域，具体涉及一种基于数据模型分布的测试用例生成方法及装置。


背景技术：

2.目前，智能决策装备作为一种新颖的智能计算系统开始尝试应用于军用武器系统和航空航天装备中。此类装备的特点是把应用作为中心，计算机技术、硬件技术和人工智能技术作为底层支持，对功能、可靠性、成本、体积等都具有严苛要求的智能计算系统。因此，该装备的可信性、可靠性和安全性对装备性能的影响至关重要。但是，目前，针对智能决策装备评估的测试用例生成方法还没有统一的标准方法，进而影响了智能决策装备的评估受到局限。


技术实现要素：

3.为了解决上述问题，本技术提供了一种基于数据模型分布的测试用例生成方法及装置，完成针对智能决策装备性能评估的标准解设计。
4.本技术第一方面提供了一种基于数据模型分布的测试用例生成方法，主要包括：
5.步骤s1、获取测试用例的每个维度的数据上界及数据下界，所述测试用例包括多个维度，每个维度的数据落入由数据上界及数据下界限定的范围内；
6.步骤s2、对每一个维度，根据关联采样个数m的采样方式在该维度的数据上界与数据下界之间进行采样，所述采样个数m大于测试用例个数n；
7.步骤s3、在每个维度的m个采样结果中随机选取其中的n个抽样结果；
8.步骤s4、在每个维度的n个抽样结果中取出一个数据进行组合形成一个测试用例，重复n次，获得n个测试用例。
9.优选的是，步骤s2中，所述采样方式包括：针对一致性测试用例及鲁棒性测试用例，采用均匀分布采样方式采样。
10.优选的是，步骤s2中，所述采样方式包括：针对一致性测试用例及鲁棒性测试用例，采用等间隔采样方式采样。
11.优选的是，步骤s4中，生成测试用例时，在每个维度的n个抽样结果中取出的数据不再放回到所述抽样结果中。
12.优选的是，基于数据模型分布的测试用例生成方法还包括：
13.确定测试用例种类；
14.对鲁棒性测试用例，获取用户给定的扰动参数，对于脆弱性测试用例，随机选取每一维的极端值生成，所述极端值为数据上界或数据下界。
15.本技术第二方面提供了一种基于数据模型分布的测试用例生成装置，主要包括：
16.极限值获取模块，用于获取测试用例的每个维度的数据上界及数据下界，所述测试用例包括多个维度，每个维度的数据落入由数据上界及数据下界限定的范围内；
17.采样模块，用于对每一个维度，根据关联采样个数m的采样方式在该维度的数据上界与数据下界之间进行采样，所述采样个数m大于测试用例个数n；
18.抽样模块，用于在每个维度的m个采样结果中随机选取其中的n个抽样结果；
19.测试用例生成模块，用于在每个维度的n个抽样结果中取出一个数据进行组合形成一个测试用例，重复n次，获得n个测试用例。
20.优选的是，所述采样模块包括均匀分布采样单元，用于针对一致性测试用例及鲁棒性测试用例，采用均匀分布采样方式采样。
21.优选的是，所述采样模块包括等间隔采样单元，用于针对一致性测试用例及鲁棒性测试用例，采用等间隔采样方式采样。
22.优选的是，所述测试用例生成模块中，生成测试用例时，在每个维度的n个抽样结果中取出的数据不再放回到所述抽样结果中。
23.优选的是，基于数据模型分布的测试用例生成装置还包括：
24.测试用例种类确定模块，用于确定测试用例种类；
25.参数获取模块，用于对鲁棒性测试用例，获取用户给定的扰动参数，对于脆弱性测试用例，随机选取每一维的极端值生成，所述极端值为数据上界或数据下界。
26.本技术为智能决策装备性能评估过程的测试用例生成提供一种技术途径，能够提高提高智能决策装备评估过程中的可信性、可靠性和安全性，具有广泛的应用前景。
附图说明
27.图1是本技术基于数据模型分布的测试用例生成方法的一优选实施例的流程图。
具体实施方式
28.为使本技术实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施方式中的附图，对本技术实施方式中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施方式是本技术一部分实施方式，而不是全部的实施方式。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，旨在用于解释本技术，而不能理解为对本技术的限制。基于本技术中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本技术保护的范围。下面结合附图对本技术的实施方式进行详细说明。
29.如图1所示，本技术第一方面提供了一种基于数据模型分布的测试用例生成方法，主要包括：
30.步骤s1、获取测试用例的每个维度的数据上界及数据下界，所述测试用例包括多个维度，每个维度的数据落入由数据上界及数据下界限定的范围内。
31.在一个具体实施例中，测试用例包括600个维度，在步骤s1中，用户自主上传xml文件，确定测试用例每个维度的上下界。测试用例每一维数据的上界分别为u1,u2,u3...u
600
，测试用例每一维数据的下界分别为d1,d2,d3...d
600
。
32.步骤s2、对每一个维度，根据关联采样个数m的采样方式在该维度的数据上界与数据下界之间进行采样，所述采样个数m大于测试用例个数n。
33.步骤s3、在每个维度的m个采样结果中随机选取其中的n个抽样结果。
34.步骤s4、在每个维度的n个抽样结果中取出一个数据进行组合形成一个测试用例，重复n次，获得n个测试用例。
35.在一个可选实施方式中，步骤s2中，所述采样方式包括：针对一致性测试用例及鲁棒性测试用例，采用均匀分布采样方式采样。在其他被选上实施方式中，所述采样方式包括：针对一致性测试用例及鲁棒性测试用例，采用等间隔采样方式采样。
36.用户进行测试用例生成配置，先选择测试用例的类型(一致性测试用例/鲁棒性测试用例/脆弱性测试用例)，一致性测试用例和鲁棒性测试用例需要选择采样方式(均匀分布采样/等间隔采样)。均匀分布采样时按下式进行采样：
[0037][0038]
其中a称为乘数，c称为增量，m称为模数，m与c互质，a,c,x0均小于m，a,c为正整数。
[0039]
等间隔采样时按下式进行采样：
[0040][0041]
x0＝d。
[0042]
在一个可选实施方式中，步骤s4中，生成测试用例时，在每个维度的n个抽样结果中取出的数据不再放回到所述抽样结果中。
[0043]
该实施例中，经过均匀分布采样或等间隔采样后，测试用例的每一维有m个采样结果备选，智能计算系统数据评估系统将随机选取其中的n个，随后每一维随机出一个数据进行组合(取出不放回)，重复n次，最终构成n个测试用例。
[0044]
在一个可选实施方式中，基于数据模型分布的测试用例生成方法还包括：确定测试用例种类；对鲁棒性测试用例，获取用户给定的扰动参数，对于脆弱性测试用例，随机选取每一维的极端值生成，所述极端值为数据上界或数据下界。
[0045]
该实施例中，除采样方式和测试用例个数外，生成鲁棒性测试用例还需配置参数δ，δ是用于鲁棒性测试的小扰动，为600维向量，由用户按格式按位设置。脆弱性测试用例生成是根据用户上传的xml文件，随机选取每一位极端值(上界或下界)生成的。配置完成后，生成测试用例，并对生成的测试用例进行存储。
[0046]
本技术第二方面提供了一种与上述方法对应的基于数据模型分布的测试用例生成装置，主要包括：
[0047]
极限值获取模块，用于获取测试用例的每个维度的数据上界及数据下界，所述测试用例包括多个维度，每个维度的数据落入由数据上界及数据下界限定的范围内；
[0048]
采样模块，用于对每一个维度，根据关联采样个数m的采样方式在该维度的数据上界与数据下界之间进行采样，所述采样个数m大于测试用例个数n；
[0049]
抽样模块，用于在每个维度的m个采样结果中随机选取其中的n个抽样结果；
[0050]
测试用例生成模块，用于在每个维度的n个抽样结果中取出一个数据进行组合形成一个测试用例，重复n次，获得n个测试用例。
[0051]
在一个可选实施方式中，所述采样模块包括均匀分布采样单元，用于针对一致性测试用例及鲁棒性测试用例，采用均匀分布采样方式采样。
[0052]
在一个可选实施方式中，所述采样模块包括等间隔采样单元，用于针对一致性测
试用例及鲁棒性测试用例，采用等间隔采样方式采样。
[0053]
在一个可选实施方式中，所述测试用例生成模块中，生成测试用例时，在每个维度的n个抽样结果中取出的数据不再放回到所述抽样结果中。
[0054]
在一个可选实施方式中，基于数据模型分布的测试用例生成装置还包括：测试用例种类确定模块，用于确定测试用例种类；参数获取模块，用于对鲁棒性测试用例，获取用户给定的扰动参数，对于脆弱性测试用例，随机选取每一维的极端值生成，所述极端值为数据上界或数据下界。
[0055]
本技术为智能决策装备性能评估过程的测试用例生成提供一种技术途径，能够提高提高智能决策装备评估过程中的可信性、可靠性和安全性，具有广泛的应用前景。
[0056]
以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。