論文の概要: Overview of Test Coverage Criteria for Test Case Generation from Finite
State Machines Modelled as Directed Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09604v1
- Date: Thu, 17 Mar 2022 20:30:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-21 15:56:28.328851
- Title: Overview of Test Coverage Criteria for Test Case Generation from Finite
State Machines Modelled as Directed Graphs
- Title(参考訳): 方向性グラフをモデルとした有限状態マシンによるテストケース生成のためのテストカバレッジ基準の概要
- Authors: Vaclav Rechtberger, Miroslav Bures, Bestoun S. Ahmed
- Abstract要約: テストカバレッジ基準は、システムアンダーテストモデルからテストケースを生成する際に、テストエンジニアにとって不可欠な概念です。
テストカバレッジ基準は、システムがテストされるアクションや組み合わせの数を定義します。
本研究は、有限状態機械の一般的なテストカバレッジ基準をすべて要約し、それらの仮定、等価性、および非互換性について議論した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.12891210250935145
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Test Coverage criteria are an essential concept for test engineers when
generating the test cases from a System Under Test model. They are routinely
used in test case generation for user interfaces, middleware, and back-end
system parts for software, electronics, or Internet of Things (IoT) systems.
Test Coverage criteria define the number of actions or combinations by which a
system is tested, informally determining a potential "strength" of a test set.
As no previous study summarized all commonly used test coverage criteria for
Finite State Machines and comprehensively discussed them regarding their
subsumption, equivalence, or non-comparability, this paper provides this
overview. In this study, 14 most common test coverage criteria and seven of
their synonyms for Finite State Machines defined via a directed graph are
summarized and compared. The results give researchers and industry testing
engineers a helpful overview when setting a software-based or IoT system test
strategy.
- Abstract(参考訳): テストカバレッジ基準は、システムアンダーテストモデルからテストケースを生成する際に、テストエンジニアにとって不可欠な概念です。
これらは、ユーザインターフェース、ミドルウェア、ソフトウェア、エレクトロニクス、IoT(Internet of Things)システムのためのバックエンドシステム部品のテストケース生成に日常的に使用される。
テストカバレッジ基準は、システムがテストされるアクションや組み合わせの数を定義し、非公式にテストセットの潜在的な「強度」を決定する。
前回の研究では、有限状態機械の一般的なテストカバレッジ基準をすべて要約し、それらの仮定、等価性、あるいは非互換性について包括的に議論した。
本研究では, 有向グラフで定義される有限状態機械について, 14種類のテストカバレッジ基準と7種類のシノニムを比較した。
結果は、ソフトウェアベースまたはIoTシステムテスト戦略を設定する上で、研究者と業界テストエンジニアに有益な概要を提供する。
関連論文リスト
- Testing Resource Isolation for System-on-Chip Architectures [0.9176056742068811]
ハードウェアレベルでのリソースアイソレーションの確保は、モノのインターネットにおけるセキュリティ向上に向けた重要なステップである。
リソース分離のためのテスト生成におけるモデリングの側面、すなわち、振る舞いをモデル化し、意図したテストシナリオを表現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-27T16:11:23Z) - Deep anytime-valid hypothesis testing [29.273915933729057]
非パラメトリックなテスト問題に対する強力なシーケンシャルな仮説テストを構築するための一般的なフレームワークを提案する。
テスト・バイ・ベッティング・フレームワーク内で、機械学習モデルの表現能力を活用するための原則的なアプローチを開発する。
合成および実世界のデータセットに関する実証的な結果は、我々の一般的なフレームワークを用いてインスタンス化されたテストが、特殊なベースラインと競合することを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-30T09:46:19Z) - A Review of Benchmarks for Visual Defect Detection in the Manufacturing
Industry [63.52264764099532]
本稿では,既存のベンチマークを用いて,それらの特性とユースケースを比較し,公開する。
産業メトリクスの要求と試験手順についての研究は、研究されたベンチマークに提示され、適用されます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-05T07:44:23Z) - A Comprehensive Survey on Test-Time Adaptation under Distribution Shifts [143.14128737978342]
新たなパラダイムであるテスト時適応は、事前トレーニングされたモデルをテスト中にラベルのないデータに適用し、予測を行う可能性がある。
このパラダイムの最近の進歩は、推論に先立って自己適応モデルのトレーニングにラベルのないデータを活用するという大きな利点を浮き彫りにしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-27T16:32:21Z) - BiasTestGPT: Using ChatGPT for Social Bias Testing of Language Models [73.29106813131818]
テスト文は限られた手動テンプレートから生成されるか、高価なクラウドソーシングを必要とするため、現時点ではバイアステストは煩雑である。
ソーシャルグループと属性の任意のユーザ指定の組み合わせを考慮し、テスト文の制御可能な生成にChatGPTを使うことを提案する。
本稿では,HuggingFace上にホストされているオープンソースの総合的バイアステストフレームワーク(BiasTestGPT)について紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-14T22:07:57Z) - Sequential Kernelized Independence Testing [101.22966794822084]
我々は、カーネル化依存度にインスパイアされたシーケンシャルなカーネル化独立試験を設計する。
シミュレーションデータと実データの両方にアプローチのパワーを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-14T18:08:42Z) - Prioritized Variable-length Test Cases Generation for Finite State
Machines [0.09786690381850353]
モデルベーステスト(MBT)は、システムアンダーテストの一部が有限状態マシン(FSM)の特性を持つ場合のテストに有効な手法である。
本稿では,これらの要件をすべて満たしたテスト生成戦略を提案する。
本論文では,FSMの適用状況に応じて,機能的および非機能的ソフトウェア要件のテストにも適用可能である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-17T20:16:45Z) - Complete Agent-driven Model-based System Testing for Autonomous Systems [0.0]
複雑な自律輸送システムをテストするための新しいアプローチについて述べる。
検証と検証に関して最も重大な問題のいくつかを軽減することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-25T01:55:24Z) - Are Missing Links Predictable? An Inferential Benchmark for Knowledge
Graph Completion [79.07695173192472]
InferWikiは推論能力、仮定、パターンの既存のベンチマークを改善している。
各テストサンプルは、トレーニングセットの支持データで予測可能である。
実験では,大きさや構造が異なるInferWikiの2つの設定をキュレートし,比較データセットとしてCoDExに構築プロセスを適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-03T09:51:15Z) - Pass-Fail Criteria for Scenario-Based Testing of Automated Driving
Systems [0.0]
本稿では,通常運転時の自動走行システムの動作安全性を評価するための枠組みを提案する。
リスクベースのルールは、1つのテストケースからパス/フェイルを決定できない。
これは、多くの個々のテストにおける統計的パフォーマンスを考慮に入れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-19T13:13:08Z) - Dynamic Causal Effects Evaluation in A/B Testing with a Reinforcement
Learning Framework [68.96770035057716]
A/Bテスト(A/B Testing)は、新しい製品を製薬、技術、伝統産業の古い製品と比較するビジネス戦略である。
本稿では,オンライン実験においてA/Bテストを実施するための強化学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-05T10:25:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。