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        基于加權(quán)估計(jì)的軟件實(shí)驗(yàn)室能力比對測試結(jié)果評價(jià)

        2015-02-21 06:34:15王勇利王艷軍張海軍
        實(shí)驗(yàn)室研究與探索 2015年3期
        關(guān)鍵詞:軟件缺陷廣度實(shí)驗(yàn)室

        王勇利, 王艷軍, 張海軍

        (中國人民解放軍91404部隊(duì),河北 秦皇島 066001)

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        基于加權(quán)估計(jì)的軟件實(shí)驗(yàn)室能力比對測試結(jié)果評價(jià)

        王勇利, 王艷軍, 張海軍

        (中國人民解放軍91404部隊(duì),河北 秦皇島 066001)

        為實(shí)現(xiàn)對軟件測評實(shí)驗(yàn)室能力比對測試結(jié)果的定量分析與評價(jià),本文在融合參加能力比對測試各方所發(fā)現(xiàn)軟件缺陷的基礎(chǔ)上,以測試廣度和測試深度作為評價(jià)要素,選取正態(tài)分布作為趨勢估計(jì)曲線,通過調(diào)整諸權(quán)重及系數(shù)、歸一化趨勢估計(jì)曲線幅度等手段,統(tǒng)一評價(jià)基準(zhǔn),構(gòu)建出一種能力比對測試結(jié)果評價(jià)體系模型。還對此模型組織實(shí)施、關(guān)鍵過程實(shí)現(xiàn)手段等方面進(jìn)行詳細(xì)闡述。該評價(jià)模型可直接用于對軟件測評實(shí)驗(yàn)室能力比對測試結(jié)果的定量分析與評價(jià),對于構(gòu)建新的定量評價(jià)體系也具有較強(qiáng)的借鑒意義。

        軟件測評; 能力比對; 定量評價(jià); 等價(jià)類劃分

        0 引 言

        能力測試是用來考核實(shí)驗(yàn)室的測試、校準(zhǔn)或鑒定所能達(dá)到的能力和水平所組織的實(shí)驗(yàn)室間的比對測試[1],軟件測試實(shí)驗(yàn)室應(yīng)定期組織或參加實(shí)驗(yàn)室間的比對[2],組織和參加實(shí)驗(yàn)室間比對或能力測試是軟件測評實(shí)驗(yàn)室核查測試或鑒定結(jié)果的有效性、確保測評工作質(zhì)量的主要方法,也是確認(rèn)方法性能的技術(shù)手段之一[3]。對于重要的被測軟件,可采用不同測試機(jī)構(gòu)或多個項(xiàng)目組進(jìn)行平行測試比對,以保證測試結(jié)果的質(zhì)量[4];由實(shí)驗(yàn)室在其自行組織的能力測試及比對,不僅是實(shí)驗(yàn)室對內(nèi)部人員技術(shù)能力進(jìn)行考核、評比的一種有效途徑,其結(jié)果也是實(shí)驗(yàn)室自身能力評審的重要內(nèi)容。通過能力比對測試,不僅能夠評價(jià)實(shí)驗(yàn)室的檢測能力,還可從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中分析出準(zhǔn)確度的影響因素,是控制檢測質(zhì)量的有效措施[5]。

        軟件缺陷分布呈現(xiàn)不確定、不易窮舉等特性,因此對于用于能力比對的測試樣例,無法確保其預(yù)設(shè)缺陷域(指由組織者在測試樣例中預(yù)先埋置的軟件缺陷的集合)總能完全覆蓋該樣例的缺陷全集域(測試樣例軟件客觀存在所有缺陷的集合)。簡單地統(tǒng)計(jì)各測試組測試結(jié)果在預(yù)設(shè)缺陷域中的擊中數(shù)或命中概率,并不能客觀、全面地反映該測試組的測試水平,以此為依據(jù)對能力比對活動進(jìn)行的評價(jià)也缺乏相應(yīng)的合理性、公正性。同樣,由于不能保證在任何情況下存在某個測試組所發(fā)現(xiàn)的缺陷域能夠完全涵蓋其他各測試組所發(fā)現(xiàn)的缺陷域、不同嚴(yán)重等級的軟件缺陷所反映的測試成效和水平也存在差異,故以各測試組所發(fā)現(xiàn)缺陷總數(shù)為依據(jù)對實(shí)驗(yàn)室能力比對活動進(jìn)行評價(jià),缺乏共有的評比基準(zhǔn),無法保證評價(jià)結(jié)果的有效性、合理性。

        學(xué)科與機(jī)構(gòu)評價(jià)的一般方法是選取或構(gòu)建出某一指標(biāo)體系作為評價(jià)模型,以此為基礎(chǔ)分別計(jì)算出每個被評價(jià)對象的得分,之后按照得分進(jìn)行排序分層[6]。本文選取能夠反映測試技術(shù)能力的主要指標(biāo)作為評價(jià)要素,提出一種基于加權(quán)賦值、趨勢估計(jì)擬合的軟件測評實(shí)驗(yàn)室能力比對測試結(jié)果評價(jià)模型——“加權(quán)估計(jì)法”,實(shí)現(xiàn)能力比對測試結(jié)果的定量分析和評價(jià)。

        1 評價(jià)要素選取

        通過比較Z比分?jǐn)?shù)的大小實(shí)現(xiàn)對實(shí)驗(yàn)室的能力評定[7]是比較常見的做法,然而這種穩(wěn)健的統(tǒng)計(jì)技術(shù)僅適用于單一要素下的評定,無法針對多要素進(jìn)行綜合評價(jià)[5]。在現(xiàn)實(shí)研究中,為了客觀全面地分析問題,常要記錄多個指標(biāo)并考慮眾多的影響因素,這樣的數(shù)據(jù)雖然可以提供豐富的信息,但同時使得數(shù)據(jù)分析工作更趨復(fù)雜化[8]。評價(jià)模型中評價(jià)要素的選取規(guī)模應(yīng)同時兼顧多維化和簡單性的要求,在滿足評價(jià)需求的前提下,盡可能地對評價(jià)要素空間進(jìn)行降維處理。

        對于軟件測評實(shí)驗(yàn)室承擔(dān)的軟件測試項(xiàng)目,過程度量覆蓋了測試過程的有效性、效率和質(zhì)量所需的各個方面,包括生產(chǎn)率、測試用例有效性、測試廣度、測試深度、測試用例通過數(shù)、測試用例失敗數(shù)、不符合項(xiàng)數(shù)等[9]。能力比對測試主要是對各實(shí)驗(yàn)室(測試組)技術(shù)能力的考核,因此可僅選取與測試技術(shù)能力相關(guān)的主要度量特性作為構(gòu)建評價(jià)模型的要素因子,而項(xiàng)目管理、實(shí)施效率等不太相關(guān)的度量特性則可加以忽略。上述諸測試過程度量中,測試廣度用于衡量有多少測試需求已經(jīng)被測試(測試廣度理論上應(yīng)該達(dá)到100%),測試深度用于衡量被測試覆蓋的基本路徑占被測軟件中基本路徑總數(shù)的百分比[9],綜合兩者即反映出測試工作的整體有效性,可作為“加權(quán)估計(jì)法”評價(jià)模型的要素空間。

        文獻(xiàn)[9]從測試需求角度闡述的測試廣度、測試深度一般性定義,適用于對測試有效性的常規(guī)性評價(jià)。能力比對測試重點(diǎn)關(guān)注各測試方之間的相對測試能力,并不關(guān)注某個或全部測試方測試工作的絕對有效性??紤]到軟件測試的直接目的是發(fā)現(xiàn)軟件中存在的缺陷[10],故可從測試所發(fā)現(xiàn)的軟件缺陷域重新定義測試廣度和測試深度相對含義。測試廣度與測試深度這種反向定義,適用于基于測試結(jié)果的定量評價(jià)活動。

        2 相關(guān)定義

        定義1 問題劃分:將所有的軟件缺陷進(jìn)行等價(jià)類劃分[11]后得到的輸出。

        定義2 問題劃分的類型:分為驗(yàn)證性問題劃分和邏輯性問題劃分2種。問題劃分的類型是利用測試結(jié)果進(jìn)行測試深度分析的基礎(chǔ)。

        問題劃分的類型的確立標(biāo)準(zhǔn)可根據(jù)測試項(xiàng)目具體特性進(jìn)行制定。比如,可以根據(jù)發(fā)現(xiàn)缺陷的測試設(shè)計(jì)的復(fù)雜性來進(jìn)行分類:驗(yàn)證性問題劃分可以是對某一類不需要依靠復(fù)雜邏輯設(shè)計(jì)或流程設(shè)計(jì)就能發(fā)現(xiàn)的軟件缺陷的抽象,邏輯性問題劃分可以是對某一類需要利用復(fù)雜邏輯或流程設(shè)計(jì)才能發(fā)現(xiàn)的軟件缺陷的抽象;也可以根據(jù)發(fā)現(xiàn)缺陷的測試設(shè)計(jì)(用例)所涵蓋的功能點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行分類:驗(yàn)證性問題劃分的衡量標(biāo)準(zhǔn)是發(fā)現(xiàn)缺陷的測試設(shè)計(jì)只涵蓋1個功能點(diǎn),邏輯性問題劃分的衡量標(biāo)準(zhǔn)是發(fā)現(xiàn)缺陷的測試設(shè)計(jì)涵蓋2個或2個以上的功能點(diǎn)。

        定義3 得分S:利用“加權(quán)估計(jì)法”進(jìn)行測試結(jié)果評價(jià)所得到的最終定量結(jié)果,得分S=測試廣度指標(biāo)E+測試深度指標(biāo)1D1+測試深度指標(biāo)2D2。

        定義4 要素權(quán)重:包含廣度權(quán)重WE、深度權(quán)重1WD1、深度權(quán)重2WD2。各要素權(quán)重決定了測試廣度、測試深度對最終評價(jià)結(jié)果S的貢獻(xiàn)程度。

        定義5 測試廣度指標(biāo)E:某測試組所覆蓋的問題劃分?jǐn)?shù)占總問題劃分?jǐn)?shù)的比重,反映了測試活動的廣度特性。

        定義6 測試深度指標(biāo)1D1:某測試組所覆蓋的邏輯性問題劃分占全體問題劃分的加權(quán)比重。

        定義7 解算系數(shù):用于計(jì)算D1而為驗(yàn)證性問題劃分、邏輯性問題劃分所設(shè)置的權(quán)值,體現(xiàn)了驗(yàn)證性問題劃分、邏輯性問題劃分對最終得分的貢獻(xiàn)程度。

        定義8 測試深度指標(biāo)2D2:設(shè)某測試組邏輯性問題劃分所覆蓋的缺陷或用例的數(shù)量占該測試組全部缺陷或用例數(shù)量的比重為k,測試深度指標(biāo)2D2為k在趨勢估計(jì)函數(shù)(曲線)中的取值。D2是對某個具體測試方測試設(shè)計(jì)合理性、均衡性的估計(jì)和評價(jià),是對D1的修正,反映了測試深度的合理性。

        定義9 基礎(chǔ)函數(shù):用于構(gòu)建趨勢估計(jì)函數(shù)(曲線),基礎(chǔ)函數(shù)應(yīng)具有明確的統(tǒng)計(jì)特性和意義,能夠反映測試深度比重合理性隨測試結(jié)果中各種問題劃分比重的估計(jì)趨勢。

        定義10 趨勢估計(jì)函數(shù)(曲線):對選取的基礎(chǔ)函數(shù)進(jìn)行幅度歸一化處理后,即為對k的趨勢估計(jì)函數(shù)(曲線),其反映了某一測試組邏輯性問題劃分與驗(yàn)證性問題劃分比重的合理性。幅度歸一化處理是指:將基礎(chǔ)函數(shù)的定義域、值域均調(diào)整到[0,1]區(qū)間。

        3 “加權(quán)估計(jì)法”評價(jià)模型概述

        “加權(quán)估計(jì)法”評價(jià)模型是用于對各測試方能力比對測試結(jié)果進(jìn)行定量分析的評價(jià)體系,其主要思想是:在將所有測試組所提交的測試缺陷進(jìn)行融合整理后,通過選取恰當(dāng)?shù)囊貦?quán)重、解算系數(shù)、趨勢估計(jì)函數(shù)(曲線)進(jìn)行微調(diào),構(gòu)造出“加權(quán)估計(jì)法”評價(jià)模型,在實(shí)現(xiàn)一致的評價(jià)基準(zhǔn)基礎(chǔ)上,進(jìn)行評估計(jì)算、量化打分,最終為每個測試組都計(jì)算出一個得分,實(shí)現(xiàn)對各測試組測試結(jié)果的定量評價(jià)。

        4 “加權(quán)估計(jì)法”評價(jià)模型算法

        通過設(shè)置各個要素權(quán)重控制得分S所采用的分制,本文中模型采用百分制,各要素權(quán)重為:E的權(quán)重WE=40,D1的權(quán)重WD1=40,D2的權(quán)重WD2=20。設(shè)共有t個測試組,利用“加權(quán)估計(jì)法”對第i個測試組的測試工作進(jìn)行分析評價(jià)后,所得到的結(jié)果為得分Si(0≤S≤100,i∈(1,2,…,t)),則“加權(quán)估計(jì)法”模型為:

        (1)

        其中:Ei為第i個測試組的測試廣度指標(biāo),反映該測試組的廣度特性;D1i為第i個測試組的測試深度指標(biāo)1;D2i為第i個測試組的測試深度指標(biāo)2;D1i+D2i反映該測試組測試的深度特性。

        4.1 測試廣度指標(biāo)Ei

        設(shè)在對t個測試組所發(fā)現(xiàn)的測試問題進(jìn)行匯總歸納后,得到的問題劃分的數(shù)量為N個,某一測試組所覆蓋的問題劃分?jǐn)?shù)量為Ni(0≤Ni≤N,i∈(1,2,…,t)),則該項(xiàng)目組的測試廣度指標(biāo)Ei為:

        Ei=WE·Ni/N=40Ni/N

        (2)

        4.2 測試深度指標(biāo)1D1i

        對所有問題劃分按照其測試深度進(jìn)行分類,并為其賦予不同的解算系數(shù),此處設(shè):驗(yàn)證性問題劃分的解算系數(shù)為1.5;邏輯性問題劃分的解算系數(shù)為2。

        設(shè)所有的N個問題劃分中,驗(yàn)證性問題劃分的個數(shù)為nv,邏輯性問題劃分的個數(shù)為nl,則nv+nl=N,令:Be=1.5nv+2nl。

        設(shè)第i個測試組所覆蓋的Ni個問題劃分中,驗(yàn)證性問題劃分的數(shù)量為nvi,邏輯性問題劃分的數(shù)量為nli,則nvi+nli=Ni,測試深度指標(biāo)1D1i為:

        (3)

        4.3 構(gòu)造基礎(chǔ)函數(shù)

        正態(tài)分布表達(dá)了隨機(jī)變量(數(shù)據(jù))與其出現(xiàn)的頻數(shù)之間的關(guān)系[12],自然科學(xué)、社會現(xiàn)象等領(lǐng)域的許多大樣本統(tǒng)計(jì)特性中廣泛呈現(xiàn)出正態(tài)分布的趨勢,具有較強(qiáng)的代表性和典型性,其統(tǒng)計(jì)特性與測試深度比重合理性的趨勢變化相似。數(shù)學(xué)中的黃金分割法按照長段占整體的0.618將整體劃分為兩部分,短段比長段、長段比整體均等于0.618,體現(xiàn)出和諧而嚴(yán)格的比例特性,被認(rèn)為是公認(rèn)的美學(xué)定律[13],其在建筑學(xué)、藝術(shù)、自然科學(xué)等領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛,著名數(shù)學(xué)家華羅庚在“優(yōu)選法”就提出“0.618法”以快速獲取試驗(yàn)結(jié)果的最佳方案[14],在數(shù)學(xué)上現(xiàn)已推導(dǎo)驗(yàn)證了在不考慮使用對分法的情況下黃金分割法為最佳的結(jié)論[15]?!凹訖?quán)估計(jì)法”模型可選擇“黃金分割點(diǎn)”作為測試深度比重合理性的拐點(diǎn),在正態(tài)分布函數(shù)的基礎(chǔ)上擬合出基礎(chǔ)函數(shù)。

        4.4 測試深度指標(biāo)2D2i

        設(shè)第i個測試組的nvi個驗(yàn)證性問題劃分所涵蓋的測試用例數(shù)為Cvi,其nli個邏輯性問題劃分所覆蓋的測試用例數(shù)為Cli,則該測試組所發(fā)現(xiàn)問題對應(yīng)的用例總數(shù)為Cvi+Cli,邏輯性問題所對應(yīng)的測試用例占所有測試用例的比重為ki=Cli/(Cvi+Cli)。

        選取正態(tài)分布曲線

        第i個測試組的測試深度指標(biāo)2D2i為:

        (4)

        4.5 得分Si

        由式(1)得,第i個測試組的最終得分Si為:

        4.6 比對分析

        各測試組的最終得分Si是對每個測試組測試工作的整體定量評價(jià),其分值的高低在某種程度上反映了該測試組測試工作質(zhì)量的高低:得分越高的測試組,其測試工作相對更充分、有效。

        5 組織實(shí)施

        5.1 工作流程

        “加權(quán)估計(jì)法”的主要實(shí)施流程可分為:匯總整理、模型調(diào)整、評價(jià)計(jì)算3個階段。

        (1) 匯總整理。將所有測試組所發(fā)現(xiàn)的軟件缺陷匯總后,對每個問題逐個分析,確定問題劃分、確定每個軟件缺陷所屬的問題劃分、確定各個問題劃分的類型,統(tǒng)計(jì)各組所覆蓋的問題劃分、各組所覆蓋的每個問題劃分所對應(yīng)的測試用例數(shù)(或缺陷數(shù)),最終得到結(jié)果評價(jià)所需的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

        (2) 模型調(diào)整。通過調(diào)整要素權(quán)重、解算系數(shù)、基礎(chǔ)函數(shù)、趨勢估計(jì)函數(shù)(曲線),對“加權(quán)估計(jì)法”模型進(jìn)行微調(diào),最終確定評價(jià)模型。

        (3) 評價(jià)計(jì)算。入統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)到已確定的評價(jià)模型,實(shí)現(xiàn)對各測試組測試結(jié)果的評價(jià)解算,得到定量評價(jià)結(jié)果。

        具體實(shí)施過程如圖2所示。

        5.2 完善措施

        “加權(quán)估計(jì)法”的實(shí)施過程不僅僅是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析建模等技術(shù)上的實(shí)現(xiàn),還需要考評組、各個測試組的有效配合和相互協(xié)調(diào)。為了保證評價(jià)模型的合理性,最大程度地緩解人為主觀因素對最終考評模型的影響,具體實(shí)施過程中可采取以下完善措施:

        (1) 各測試組均選派組內(nèi)人員參加考評組,通過將所有缺陷匯總打亂的方式,在屏蔽問題發(fā)現(xiàn)者的前提下,討論問題劃分的確立、確定各個軟件缺陷所屬的問題劃分、確定各個問題劃分的類型,以確保數(shù)據(jù)融合處理的準(zhǔn)確性和公正性;

        (2) 要素權(quán)重、解算系數(shù)、基礎(chǔ)函數(shù)以及趨勢估計(jì)函數(shù)(曲線)的確定和構(gòu)建可以請所有測試組參加,以確保最終確定的評價(jià)模型的公正性和受認(rèn)可度。

        (3) 模型建立后,應(yīng)告知相關(guān)利益方(包括各測試組、組織方等),在得到所有相關(guān)利益方的認(rèn)可后,再將統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(包括問題劃分、各個問題劃分的類型、各組所覆蓋的問題劃分、各組每個問題劃分所對應(yīng)的測試用例數(shù)或缺陷數(shù)等)輸入模型進(jìn)行解算,得出最終評價(jià)結(jié)果。

        (4) 評價(jià)模型確立后,禁止隨意修改。如確需變動模型,必須同樣得到各相關(guān)利益方的認(rèn)可,其過程應(yīng)遵循“共同構(gòu)建、全員發(fā)布、認(rèn)可后再使用”的原則。

        (5) 為了確保問題劃分的順利實(shí)施,在能力比對測試實(shí)施前,組織者可以推薦所有測試組在其所提交的“軟件問題報(bào)告單”或等效文檔中遵循“一單一缺陷”的原則。

        6 關(guān)鍵過程的實(shí)現(xiàn)手段

        6.1 確定問題劃分

        問題劃分確立的基本過程是:匯總各組所提交的軟件缺陷后,考評組逐個分析軟件缺陷,利用等價(jià)類劃分的方法,確定是否新建問題劃分或?qū)④浖毕輨澣氲揭延械膯栴}劃分中去,如圖3所示。

        6.2 評價(jià)計(jì)算

        “評價(jià)計(jì)算”是按照模型算法求解各測試組的廣度指標(biāo)Ei、深度指標(biāo)1D1i、深度指標(biāo)2D2i以及各組定量評價(jià)結(jié)果Si的過程,可以利用Excel等報(bào)表工具的計(jì)算功能,快速構(gòu)建模型解算報(bào)表(如圖4所示),相比采用Visual C++、C#等高級編程語言編寫專用的解算程序,這種方式更加快捷、有效[16],有利于實(shí)驗(yàn)室能力比對工作的靈活開展。

        圖4 利用Excel實(shí)現(xiàn)評價(jià)計(jì)算

        7 結(jié) 語

        “加權(quán)估計(jì)法”依托橫向融合測試結(jié)果、構(gòu)造統(tǒng)一評比基準(zhǔn)等手段,對各個測試組測試結(jié)果進(jìn)行定量分析,實(shí)現(xiàn)能力比對測試的結(jié)果量化考核,為能力比對測試活動中對各測試組(測評實(shí)驗(yàn)室)的最終整體評價(jià)提供了重要的參考依據(jù)。該模型具有良好的操控性和靈活性,考評組可利用要素權(quán)重、解算系數(shù)、趨勢估計(jì)函數(shù)(曲線)等多種因子實(shí)現(xiàn)對模型的微調(diào)和定制,最大程度地適應(yīng)具體的能力比對測試場景。

        [1] GJB 2715A-2009《計(jì)量通用術(shù)語》[S].2009.

        [2] 中國合格評定國家認(rèn)可委員會.能力驗(yàn)證規(guī)則[S].2006.

        [3] GJB 2725A-2001《測試實(shí)驗(yàn)室和校準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)室通用要求》[S].2001.

        [4] GJB 2725A-2001附加指南《軟件測評實(shí)驗(yàn)室測評過程和技術(shù)能力要求》[S].2007.

        [5] 孫彩玲,張永祥,田紀(jì)春.基于主成分分析的實(shí)驗(yàn)室比對中檢測能力的綜合評價(jià)[J].實(shí)驗(yàn)室科學(xué),2012,15(2):118-121.

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        The Weight and Evaluation Model for Software Testing Ability Comparison among Software Testing Laboratories

        WANGYong-li,WANGYan-Jun,ZHANGHai-Jun

        (NSTC, Qinhuangdao 066001, China)

        In the testing ability comparative test for software testing laboratories, it is hard to estimate the results of every laboratory quantitatively. To solve the intractable conundrum, this paper advances the “Weight and Evaluation Model” (the WE model), an evaluating model for software testing ability comparison, based on weighting evaluation, curve fitting and trending. The WE model takes the extent and depth of every software testing activities synthetically and synchronously, and can evaluate each lab's testing results quantitatively according to the same criteria, This paper also indicates the crucial actualizing means and method for organizing and actualizing the WE model.

        software testing; ability comparative test; quantitative estimate; equivalent compartmentalization

        2014-05-18

        王勇利(1982-),男,安徽巢湖人,碩士,工程師,軟件測試人員,研究方向?yàn)檐浖y試及其工程化。

        Tel.:15233011029;E-mail:lhxl999@163.com

        TP 311.5

        A

        1006-7167(2015)03-0246-05

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