软测量ppt

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软件测试知识PPT(共23张PPT)

白盒测试
• ①白盒测试法需要了解程序内部的结构，测试用例是根据程序的内部逻辑来设计的。白盒测试法主要用于软件的单元测试。
• ②白盒测试的基本原则是：保证所测模块中每一个独立路径至少执行一次；保证所测模块所有判断的每一个分支至少执行一次；保证所测模块每一个循环都在边界条件和一般条件下至少执行一次；验证所有内部数据结构的有效性。
• ③白盒测试法常用的技术是逻辑覆盖。主要的覆盖标准有6 种，即强度由低到高依次是：语句覆盖、判定覆盖、条件覆盖、判定/条件覆盖、条件组合覆盖、路径覆盖。
• I. 语句覆盖
• 指选择足够的测试用例，使被测语句的每个语句至少执行一次。
• II.判定覆盖 • 指选择足够的测试用例，使每个判定的所有可能结果至少出现一次。 • III.条件覆盖
需求分析确认测试
软件设计集成测试
编码单元测试
需求分析说明
书
概要设计说明
书
详细设计说明
书
源程ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 代码
单元测试
集成测试
确认测试
• 单元测试：也称模块测试，主要发现编码和详细设计中产生的错误，通常采用白盒
测试。放在编码阶段，由程序员自己来完成，检查它是否实现了详细设计说明书中规定的模块功能和算法。其测试计划是在详细设计阶段完成。单元测试的测试计划是在详细设计阶段完成。
次。
• VI. 路径覆盖
• 指选择足够的测试用例，使流程图中的每条路径至少经过一次。
黑盒测试
• ①黑盒测试，是对软件已经实现的功能是否满足需求进行测试和验证。黑盒测试不关心程序内部的逻辑，只是根据程序的功能说明来设计测试用例。黑盒测试法主要用软件确认测试。

软测量

16.2.1 选择辅助变量
检测点位置的选择
对于许多工业工程，与各辅助变量相对应的检测点位置的选择是相当重要的。典型的例子就是精馏塔，因为精馏塔可供选择的检测点很多，而且每个检测点所能发挥的作用各不相同。一般情况下，辅助变量的数目和位置常常是同时确定的，用于选择变量数目的准则往往也被用于检测点位置的选择。
软测量的适用条件
无法直接检测被估计变量，或直接检测被估计变量的自动化仪器仪表较贵或维护困难；
通过软测量技术所得到的过程变量的估计值必须在工艺过程所允许的精确度范围内；
能通过其他检测手段根据过程变量估计值对系统数学模型进行校验，并根据两者偏差确定数学模型是否需要校正；
被估计过程变量应具有灵敏性、精确性、鲁棒性等特点
16.2 软测量的方法 16.2.1 选择辅助变量
辅助变量的选择一般取决于工艺机理分析
辅助变量的选择包括变量的类型、变量的数目和检测点位置的选择三个方面，它们相互关联，并由过程特性所决定
16.2.1 选择辅助变量
变量类型的选择原则过程适用性，易于在线获取并有一定的测量精度。灵敏性，对过程输出或不可测扰动能做出快速反应。特异性，对过程输出或不可测扰动之外的干扰不敏感。准确性，构成的软测量仪表应能够满足精度要求。鲁棒性，对模型误差不敏感等。
所以在这里应用的是锤度和过饱和度之间的关系。
(2) 系统辨识方法得出的过饱和度模型。建立过饱和度软测量模型时选用了 501组数据，用系统辨识的方法得到过饱和度和锤度的关系如下：
y ˆ ( 0 . 4x 5 2 1 . 6 8 x 4 4 7 2 . 5 4 x 3 2 6 1 . 9 3 x 2 5 4 0 . 7 3 x 4 0 . 8 1 2 ) 1 1 9 4

软件测试ppt课件

缺陷管理工具
缺陷管理工具概述
缺陷管理工具是用于对软件缺陷进行跟踪管理的软件，能够记录、跟踪、处理和报告缺陷。
缺陷管理工具分类
缺陷管理工具可分为开源缺陷管理工具、商业缺陷管理工具等。
缺陷管理工具应用场景
缺陷管理工具适用于各种类型的软件项目，特别是对于大型项目和团队，能够有效地管理和跟踪缺陷。
05
测试结果分析和报告
缺陷分析
缺陷分类
根据缺陷的性质和影响程度，将缺陷分为功能缺陷、性能缺陷、界面缺陷、安全缺陷等类别，以便于分析和处理。
缺陷跟踪
建立缺陷跟踪机制，记录缺陷的发现、报告、确认、修复和验证等过程，确保缺陷得到及时处理和关闭。
缺陷分析方法
采用因果图、鱼骨图等方法，分析缺陷产生的原因，找出根本原因，为预防和优化提供依据。
回归测试
回归测试计划
制定详细的回归测试计划，确定需要测试的功能、模块和场景，
以及相应的测试方法和资源。
回归测试执行
按照回归测试计划执行测试，确保所有已修复的缺陷不再出现，以及新功能和优化部分能够正常工作。
回归测试报告
编写回归测试报告，总结回归测试的执行情况、发现的问题和改进建议，为软件发布提供依据。
编写测试用例
在编写代码之前，先编写测试用例，明确软件需求和期望结果。
编写代码
根据测试用例编写代码，确保代码符合要求并通过测试。
重构
通过不断重构代码，提高代码质量和可维护性。
行为驱动开发（BDD）
明确需求
通过自然语言描述软件需求，明确业务行为和期望结果。
编写测试用例
根据需求编写测试用例，确保软件行为符合预期。
软件测试PPT课件

软件测试PPT课件

测试结果分析
对测试结果进行分析，评估软件的质量和可靠性。
总结与改进
总结测试经验和教训，提出改进意见和建议，为今后的软件测试
提供参考。
06
软件测试案例分析
案例一：电商网站性能测试
01
测试目标
确保电商网站在高并发访问下仍能保持稳定，提供流畅的用户体
验。
03
测试结果
在1000用户并发访问下，系统平均响应时间为2秒，吞吐量为每秒处理100个请求，满足性能要求。
性能测试工具
JMeter
开源的性能测试工具，支持多种协议和应用类型。
WebLOAD
用于Web和移动应用程序的性能和负载测试。
Taurus
开源的性能测试自动化工具，支持 JMeter、Gatling等多种性能测试框架。
05
软件测试管理
测试计划与策略
确定测试目标和范围
明确测试的目的、需求和功能范围，为测试工作提供指导。
软件测试ppt课件
• 软件测试概述 • 软件测试流程 • 软件测试技术与方法 • 软件测试工具 • 软件测试管理 • 软件测试案例分析
01
软件测试概述
软件测试的定义
01
软件测试是指通过运行软件或其他技术产品，评估其性能、功能、安全等方面是否满足用户需求的过程。
02
软件测试不仅包括对软件的测试，还包括对软件开发生命周期中各个阶段的技术评审、验收测试、系统集成测试等。
测试用例评审
对设计的测试用例进行评审，确保其准确性和完整性。
缺陷管理与跟踪
缺陷发现与报告
在测试过程中发现缺陷并及时报告给开发团队。
缺陷跟踪与修复
对已报告的缺陷进行跟踪，确保其得到及时修复。

软件测试完整ppt课件

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第10章软件测试
7
有关软件测试的错误观点
“软件测试是为了证明程序是正确的，即测试能发现程序中所有的错误”。事实上这是不可能的。要通过测试发现程序中的所有错误，就要穷举所有可能的输入数据。
例：程序P有两个整型输入量 X、Y，输出量为Z，
在32位机上运行。所有的测试数据组（Xi，Yi）的数目为：232×232= 264，1毫秒执行1次，共需5亿
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第10章软件测试
6
10.1 软件测试基础
一、软件测试的目的
➢ 测试是一个为了发现错误而执行程序的过程 ➢ 一个好的测试用例是指很可能找到迄今为至尚未发
现的错误的测试用例 ➢ 一个成功的测试是指揭示了迄今为至尚未发现的错
误的测试根据这个测试目的，应该排除对测试的错误观点，设计合适的测试用例，用尽可能少的测试用例，来发现尽可能多的软件错误。
12
评审（Review）
评审是由若干开发人员、项目经理、测试人员、用户或领域专家等组成一个会审小组，通过阅读、讨论和争议，对工作制品进行静态分析的过程。
类型：需求评审、设计评审和代码评审。
•评审过程
–小组负责人先把需求规格说明、设计说明或程序代码及有关要求、规范等分发给小组成员，作评审依据；
–在充分阅读有关材料后召开评审会议，主要开发人员进行讲解，其他成员提出问题并展开讨论，审查是否存在错误；
d — 定义 r — 引用 u — 未引用
R：duuuuu 只定义不用 S：uruuur 未定义引用 Y：uuddru 连续定义
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第10章软件测试
16
审查（Inspection）

软件测试技术PPT课件

Selenium简介：Selenium是一个用于Web应用程序的测试工具，支持多种浏览器和操作系统，能够自动化测试 Web应用程序的功能和性能。
自动化测试工具：Appium
Appium简介：Appium是一个用于移动应用程序的测试工具，支持iOS和Android平台，能够自动化测试移动应
调和集成。
系统测试的目的是确保软件系统符合需求规格，并能够在实际环境中
稳定运行。
系统测试通常采用黑盒测试方法，关注整个系
统的功能和性能。
验收测试
验收测试是在软件开发完成后，由客户或用户对软件进行验收和
确认的测试。
验收测试的目的是确保软件满足客户需求，并能够在实际使用中
达到预期效果。
验收测试通常采用黑盒测试方法，关注软件的整体功能和用户体验。
节。
缺陷的严重性和优先级评估
总结词
对缺陷的严重性和优先级进行评估是软件缺陷管理中的关键步骤，它有助于确定修复缺陷的优先级和顺序。
详细描述
根据缺陷对软件功能的影响程度，可以将缺陷分为严重缺陷和非严重缺陷。对于严重缺陷，需要优先修复，以避免对用户造成不良影响。此外，还需要根据修复的紧迫性和重要性对缺陷进行优先级评估。优先级高的缺陷应优先得到修复。
兼容性测试
测试软件是否与不同的操作系统、浏览器、数据库等兼容，包括软硬件环境、不同版本等方面的测试。
02 常见的软件测试技术
单元测试
单元测试是对软件中的最小可测试单元进行检查和验证。
单元测试通常由开发人员编写，用于测试代码的正确性。
单元测试的目的是确保每个单元的功能正常，并与其他单元协调工作。
软件测试技术ppt课件

软件测试(ppt)完整版

个小数点，在进入大气层时打不开降落伞而烧毁。
二、软件测试的特点
1、软件测试的开销大
按照Boehm的统计，软件测试的开销大约占总成本的30%-50%。例如：APPOLLO登月计划， 80%的经费用于软件测试。
2、不能进行“穷举”测试
只有将所有可能的情况都测试到，才有可能检查出所有的错误。但这是不可能的：
选择用例： [(2,0,4),(2,0,3)] ① ⑤ [(2,1,1),(2,1,2)] ② ⑥ [(1,0,3),(1,0,4)] ③ ⑦ [(1,1,1),(1,1,1)] ④ ⑧
作业：
用C语言编写选择排序的程序,并用白盒法进行测试.
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二、动态测试方法（2）
(2)黑盒法不考虑程序的内部结构与特性，
确发出信息X12，第二个字符不正确发出信息X13 。
①、分析规范
原因
结果
a
A>1 AND B=0
N
b
c
Y
X:=X/A
A=2 OR X>1
dN
e
Y
X:=X+1
使得程序中每个判定至少为 TRUE 或FALSE各一次。
覆盖情况：应执行路径 ace ∧ abd 或： acd ∧ abe 选择用例(其一）： ⑴ [(2,0,4),(2,0,3)] ace
[(1,1,1),(1,1,1)] abd ⑵ [(2,1,1),(2,1,2)] abe
4、因果图法
把输入条件视为“因”，把输出条件视为“果”，将黑盒看成是从因到果的网络图，采用逻辑图的形式来表达功能说明书中输入条件的各种组合与输出的关系。根据这种关系可选择高效的测试用例。
因果图是一种形式化语言，是一种组合逻辑网络图。

软件工程软件测试PPT课件

2、制作测试软件：Stub （存根）和 Driver（驱动）软件的编写，属额外开支。模块高内聚可简化这一过程。
9
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§3. 集成测试 (Integration Testing)
1、非渐增式测试 (Big-bang testing)
Test A
Test B
Test C
Test D
Test A, B, C, D
测试阶段的信息流：
测试
评价错误
§1. 基本概念
综合测试
调试正确
可靠性可靠性预测
模型
6
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§2. 单元测试（白盒）
主要测试以下五个方面：
1、模块接口：
内部检查：传输参数的数目、属性、单位、次序是否匹配；全程变量的定义是否一致；只做输入的变元有无被修改，等等。
外部检查：打开、结束、关闭文件的操作；文件和属性；I\O错误处理；输出拼写，等等。
之后，其软件能达标运行的成功80率%为。
28
第28页/共49页
§6.调试
(D测eb试ug—gi—ng发) 现错误调试 —— 改正错误
第1步：确定错误的位置(95%工作量)；第2步：改正错误。 Failure（外错误）通常是由系统设计产生的.
① 在任何情况下都应该使用边界值分析的方法；
② 必要时用等价划分法补充；
③ 必要时再用错误推测法补充；
④ 对照程序逻辑，检查测试方案。可根据对程序可靠性的要求采用不同的逻辑覆盖标准，必要时补充一些测试方案。
注: 即使用上述综合策略设计测试方案，仍不能保证发现一切错误。例如Lucent公司经过包括逐行检查源代码在内的多方面测试
说明、设计和编码的最后复审，其工件量约占总工作

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3.3 软测量模型的在线校正
由于软测量对象的时变性、非线性以及模型的不完整性等因素，必须考虑模型的在线校正，才能适应新工况。软测量模型的在线校正可表示为模型结构和模型参数的优化过程，具体方法有自适应法、增量法和多时标法。对模型结构的修正往往需要大量的样本数据和较长的计算时间，难以在线进行。为解决模型结构修正耗时长和在线校正的矛盾，提出了短期学习和长期学习的校正方法。短期学习由于算法简单、学习速度快而便于实时应用。长期学习是当软测量仪表在线运行一段时间积累了足够的新样本模式后，重新建立软测量模型。
R ( k ) f ( k ) e( k ) a f ( k ) f ( k 1) R ( k ) f ( k 1) e( k ) a R ( k ) R ( k 1) a e(k 1) e( k )
式中a表示f(k)从k-1到k时刻的变化率
基于相关分析的软测量建模
基于相关分析的软测量建模方法是以随机过程中的相关分析理论为基础，利用两个或多个可测随机信号间的相关特性来实现某一参数的软测量建模方法。目前这种方法主要应用于难测流体(即采用常规测量仪表难以进行有效测量的流体)流速或流量的在线测量和故障诊断。
3 影响软测量性能的因素
基于知识的软测量方法：
◆ 基于人工神经网络的软测量建模方法是近年来研究最多、发展很快和应用范围很广的一种软测量建模方法。由于能适用于高度非线性和严重不确定性系统，因此它为解决复杂系统过程参数的软测量问题提供了一条有效途径。
◆ 基于模糊数学的软测量模型也是一种知识性模型。该方法特别适合应用于复杂工业过程中被测对象呈现亦此亦彼的不确定性，且难以用常规数学定量描述的场合。实际应用中常将模糊技术和其他人工智能技术相结合，例如将模糊数学和人工神经网络相结合构成模糊神经网络，将模糊数学和模式识别相结合构成模糊模式识别，这样可互相取长补短，以提高软仪表的效能。
◆ 主要是运用物料平衡、能量平衡、化学反应动力学等原理，通过对过程对象的机理分析，找出不可测主导变量与可测辅助变量之间的关系（建立机理模型），从而实现对某一参数的软测量。 ◆ 对于工艺机理较为清楚的工艺过程，该方法能构造出性能良好的软仪表；但是对于机理研究不充分、尚不完全清楚的复杂工业过程，则难以建立合适的机理模型。
1.3 软测量技术的概念与思想
软测量技术也称为软仪表技术，就是利用易测过程变量（称为辅助变量或二次变量），依据这些易测过程变量与难以直接测量的待测过程变量（称为主导变量）之间的数学关系（软测量模型），通过各种数学计算和估计方法，从而实现对待测过程变量的测量软测量的基本思想是把自动控制理论与生产工艺过程知识
(1) (n)
பைடு நூலகம்
(t ) b0u (t ) b1u
(1)
(t ) ... bmu
1 2 n
( m)
(t )
1 m
对于大多数过程模型，模型参数 [a , a ,..., a , b , b ,..., b ] 不一定有明确的物理意义，但是它们和特定的或难测的物理参数有着一定的隐含关系，从而为软测量提供了间接途径。
有机结合起来，应用计算机技术，对于一些难于测量或暂时不能测量的重要变量（主导变量），选择另外一些容易测量的变量（辅助变量），通过构成某种数学关系来推断和估计，以软件来代替硬件功能
1.4 软测量的意义与适用条件
软测量的意义：1.能够测量目前由于技术或经
济的原因无法或难以用传感器直接检测的重要的过程参数,2.有助于提高控制性能
基于过程层析成像的软测量建模
基于过程层析成像PT( process tomography)的软测量建模方法与其它软测量建模方法不同，它是一种以医学层析成像CT (computerized tomography)技术为基础的在线获取过程参数二维或三维的实时分布信息的先进检测技术，即一般软测量技术所获取的大多是关于某一变量的宏观信息，而采用该技术可获取关于该变量微观的时空分布信息。
软测量的适用条件：1.无法直接检测被估计变
量，或直接检测被估计变量的自动化仪器仪表较贵或维护困难；2.通过软测量技术所得到的过程变量的估计值必须在工艺过程所允许的精确度范围内；3.能通过其他检测手段根据过程变量估计值对系统数学模型进行校验；4.被估计过程变量具有灵敏性、精确性、鲁棒性等特点
辅助变量的选择
测量数据的处理
软仪表的在线校正
3.1 辅助变量的选择
变量的选择：
首先，明确软测量的任务，确定主导变量。其次，深人了解和熟悉软测量对象及有关装置的工艺流程，通过机理分析可以初步确定影响主导变量的相关变量—辅助变量。辅助变量的选择包括变量类型、变量数目和检测点位置的选择。这三个方面互相关联、互相影响，由过程特性所决定的。在实际应用中，还受经济条件、维护的难易程度等外部因素制约。辅助变量选择的方法往往从间接质量指标出发
软测量产生的背景、基本原理
浦计1006 P1401100604 金冯君
1 软测量介绍
1.1 软测量技术
软测量技术是一门有着广阔发展前景的新兴工业技术，已成为过程检测技术与仪表研究的主要方向之一。软测量是在成熟的硬件传感器基础上，以计算机技术为核心，通过软测量模型运算处理完成的。软测量技术主要由辅助变量的选择、数据采集和处理、软测量模型及在线校正四个部分组成.
基于知识的软测量方法：
◆ 基于模式识别的软测量方法是采用模式识别的方法对工业过程的操作数据进行处理，从中提取系统的特征，构成以模式描述分类为基础的模式识别模型。基于模式识别方法建立的软测量模型与传统的数学模型不同，它是一种以系统的输入、输出数据为基础，通过对系统特征提取而构成的模式描述模型。该方法的优势在于它适用于缺乏系统先验知识的场合，可利用日常操作数据来实现软测量建模。在实际应用中，这种软测量建模方法常常和人工神经网络以及模糊技术等结合在一起使用。 ◆基于现代优化算法的软测量是利用易测过程信息（辅助变量，它通常是一种随机信号），采用先进的信息优化处理技术，通过对所获信息的分析处理提取信号特征量，从而实现某一参数的在线检测或过程的状态识别。
结论：通过模型验证，证明基于参数辨识的软测量方法中的上述动态模型是可靠的
由图4.8可以看出，在t1时刻前，动态模型参数较为稳定，电解生产正常。在t1时刻槽电阻产生较大波动，导致模型参数发生变化，可以判定出现异常。由图4.9可以看出，t2时刻前后槽电阻波动不大，不能判定发生阳极效应，但由于槽电阻变化率增加，槽动态特性发生变化，模型参数相应变化，可以判定发生阳极效应
◆ 不需要确切的过程模型
◆ 选择模型方案多
◆ 模型辨识可以离线进行
◆ 模型辨识较为简单
5 应用实例—铝电解生产过程阳极效应的判定
问题分析：阳极效应是电解法生产过程中的常见现象，出现阳极效应是，电解电流效率下降，耗能急剧增大。但多数情况下，从主要仪表参数电流和电压上看，测量值并无太大变化，因此无法及时检测阳极效应的发生。阳极效应
基于状态估计的软测量方法：
◆ 基于某种算法和规律，从已知的知识或数据出发，估计出过程未知结构和结构参数、过程参数。对于数学模型已知的过程或对象，在连续时间过程中，从某一时刻的已知状态y(k)估计出该时刻或下一时刻的未知状态x(k)的过程就是状态估计。如果系统的主导变量作为系统的状态变量关于辅助变量是完全可观的，那么软测量问题就转化为典型的状态观测和状态估计问题。 ◆采用Kalman滤波器和Luenberger观测器是解决问题的有效方法。前者适用于白色或静态有色噪声的过程，而后者则适用于观测值无噪声且所有过程输入均已知的情况。
辅助变量的选择原则：
◆ 过程适用性：工程上易于在线获取并有一定的测量精度 ◆ 灵敏性：对过程输出或不可测扰动能做出快速反应 ◆ 特异性：对过程输出或不可测扰动之外的干扰不敏感 ◆ 准确性：构成的软测量仪表应能够满足精度要求 ◆ 鲁棒性：对模型误差不敏感等
3.2 测量数据的处理
为了保证软测量精度，数据的正确性和可靠性就十分重要。采集的数据必须进行处理，包含两个方面，即换算(sealing)和数据误差处理。数据误差主要分为随机误差和过失误差两类，前者是随机因素的影响，如操作过程微小的波动或测量信号的噪声等，常用滤波的方法来解决;后者包括仪表的系统误差(如堵塞、校正不准等)以及不完全或不正确的过程模型(受泄漏、热损失等不确定因素影响)。
4 基于参数辨识的软测量方法的实际应用
基于辨识的软测量方法就是把软测量转化为对对象的模型辨识，把可以获知的参数作为辅助变量，在对象模型结构已知的情况下，把对象模型参数作为主导变量，对其进行参数辨识，辨识结果就是参数软测量值。假设过程数学模型为：
y (t ) a1 y (t ) ... an y
基于回归分析的软测量方法：
◆ 通过实验或仿真结果的数据处理，可以得到回归模型 ◆ 经典的回归分析是一种建模的基本方法，应用范围相当广泛。以最小二乘法原理为基础的回归技术目前已相当成熟，常用于线性模型的拟合。对于辅助变量较多的情况，通常要借助机理分析，首先获得模型各变量组合的大致框架，然后再采用逐步回归方法获得软测量模型。为简化模型，也可采用主元回归分析法和部分最小二乘回归法等方法。 ◆ 基于回归分析的软测量建模方法简单实用，但需要足够有效的样本数据，对测量误差较为敏感。
的生产并不都能从电压和电流等常规参数反映出来，但它和电解槽槽电阻及槽电阻变化率有密切关系。如果能建立槽电阻变化的数学模型，就能利用基于辨识的软测量方法检测阳极效应，即通过对电解模型的参数辨识，获得与阳极效应相关的槽电阻变化率参数，进而检测判定是否发生阳极效应。
过程分析及建立电解过程数学模型：在铝电解过程中，槽电阻逐渐增大，可以建立槽电阻变化率的动态模型，k时刻的槽电阻可用f(k)和白噪声e(k)来描述