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基于大数据计算模型的CBTC软件智能测试系统技术研究 被引量：1
1
作者 王超 张德明 +1 位作者 徐伟 宋欣 《铁路计算机应用》 2020年第7期30-35,共6页
为解决国产基于通信的列车控制(CBTC,CommunicationBasedTrainControl)系统软件测试质量不高和效率低等问题,设计了基于大数据计算模型的CBTC软件智能测试系统。该系统构建一种多元线性回归软件度量模型,制定合理的软件度量标准,对软件... 为解决国产基于通信的列车控制(CBTC,CommunicationBasedTrainControl)系统软件测试质量不高和效率低等问题,设计了基于大数据计算模型的CBTC软件智能测试系统。该系统构建一种多元线性回归软件度量模型,制定合理的软件度量标准,对软件质量进行评估,在此基础上,提出高效的基于Hadoop开源框架的分布式度量方法,用以解决大数据计算任务,并提出一种智能软件测试系统整体解决方案,实现软件测试的智能化运行。通过实验分析,该系统能够合理生成软件度量模型,对测试任务进行分布式并行处理,减少测试人员重复性劳动,提高测试人员的工作质量与效率。 展开更多
关键词 智能测试 软件度量模型 大数据计算 多元线性回归 CBTC
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