简介:针对现有PPM模型预测准确率不够高,且无法处理好预测准确率与预测代价之间平衡的问题,提出了一种新的改进PPM模型(PD-PPM)用于Web服务预测,以便更实时地向用户提供个性化、智能化的服务。为了建立该模型,定义了Web服务编码结构、错误补偿矩阵(ECM)、子类服务PPM模型(SW-PPM)和大类服务PPM模型(PW-PPM),并利用控制领域的PD控制算法,在SW-PPM模型与PW-PPM模型之间进行切换控制和参数调整;此外,还在ECM的基础上建立了错误补偿机制。经实验证明,PD-PPM模型能有效平衡预测准确率和预测代价之间的矛盾,并可以对预测准确率进行精准地跟踪控制,从而达到了预期的效果。
简介:首先,阐述了软件测试标准的相关概念,揭示了测试标准在获取测试需求中的作用;然后,在分析测试用例启发式选择算法的基础上,结合实例给出了算法在保证需求覆盖率以及减少测试用例方面的优势;同时,根据算法存在的不足,提出一种基于软件运行剖面的测试用例改进算法——TestSelection算法,分析了该算法的可行性及有效性;最后,对基于运行剖面的测试用例生成及选择技术进行了展望。