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郝丹
作品数:
16
被引量:1
H指数:1
供职机构:
北京大学
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相关领域:
自动化与计算机技术
电子电信
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合作作者
张路
北京大学
谢冰
北京大学
陈俊洁
北京大学
梅宏
北京大学
张洁
北京大学
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基于机器学习的编译器测试加速方法
本发明公布了一种编译器测试加速方法,采用机器学习方法构造用于预测测试程序触发缺陷的概率的能力模型和用于预测每个测试程序的执行时间的时间模型,通过计算每个测试程序单位时间内触发缺陷的概率,实现对测试程序的排序,从而实现编译...
陈俊洁
白彦威
郝丹
熊英飞
张洪宇
张路
谢冰
文献传递
一种面向软件升级的软件测试方法
一种面向软件升级的软件测试方法,所述方法基于等式描述的蜕变关系自动构造。在软件升级前,测试人员针对现有软件,构造每个程序的蜕变关系;所述程序指的是实现特定函数计算功能的程序代码;在软件升级后,针对修改后的程序,测试人员产...
张洁
陈俊洁
郝丹
熊英飞
谢冰
梅宏
文献传递
基于历史数据的编译器测试输入生成方法和系统
本发明涉及一种基于历史数据的编译器测试输入生成方法和系统。该方法基于历史测试数据,通过历史测试过程中生成的测试输入,挖掘测试输入特征和编译器缺陷的内在联系,推断出能够生成揭错概率高的配置选项的生成空间;使用粒子群算法,通...
王冠成
陈俊洁
郝丹
熊英飞
张洪宇
张路
文献传递
基于同位替换的深度程序生成模型测试及修复方法
2023年
程序的编写是软件开发中的主要活动.提高程序编写的效率一直是软件工程研究关注的重要问题.基于深度学习的程序生成是提高程序编写效率的重要途径.该类方法借鉴了自然语言处理中的基于深度神经网络的机器翻译方法,试图将输入的自然语言描述自动转换为对应程序.然而,现有程序生成方法的生成效果很难让人满意.在这类方法中,对输入自然语言描述的微小改动可能使得输出的代码发生巨大改变.这种变化会给开发者带来理解上的困难.为了解决这个问题,本文提出了一种感知上下文语境的测试和修复算法(COTE).COTE将变异和蜕变测试相结合以实现程序生成系统中相应问题的自动测试并在测试的基础上实现自动修复.本文在常用程序生成工具CodeGPT上对COTE进行验证.实验结果表明:在COTE的测试下,CodeGPT大约有39%的输入存在问题;同时,COTE可以自动修复其中33%~42%的问题.
孙泽宇
张洁
熊英飞
郝丹
张路
关键词:
神经网络
软件工程
一种预测性变异测试方法
本发明公布了一种预测性变异测试方法,分为训练阶段和预测阶段,通过预测方法来预测每一个变异体的执行结果;训练阶段包括:执行变异体;对已执行变异体进行特征收集,形成特征属性文件;应用分类算法创建分类模型;预测阶段包括:对未执...
张洁
郝丹
张令明
张路
基于执行序列的JUnit测试用例化简方法
本发明提供了一种基于执行序列的JUnit测试用例化简方法,属于软件测试中的测试用例化简技术领域。本发明提出了一种k-序列的表示方法来描述每条JUnit测试用例,用以体现每条JUnit测试用例对方法的调用顺序,并将所有JU...
郝丹
张令明
张路
梅宏
文献传递
一种基于测试信息的交互式错误定位方法
程序员很难保证首次书写的代码是正确的。因此,排错是软件开发过程中必不可少且有相当难度的工作。此外,在软件维护阶段,程序员常常需要对别人书写的代码进行排错。这种情况下,程序员的排错工作就更加困难。所以,排错是软件开发维护过...
郝丹
关键词:
软件开发
软件维护
一种预测性变异测试方法
本发明公布了一种预测性变异测试方法,分为训练阶段和预测阶段,通过预测方法来预测每一个变异体的执行结果;训练阶段包括:执行变异体;对已执行变异体进行特征收集,形成特征属性文件;应用分类算法创建分类模型;预测阶段包括:对未执...
张洁
郝丹
张令明
张路
文献传递
基于内部状态检查的单元测试方法
一种基于内部状态检查的单元测试方法,其特征在于,用户在测试用例中编写内部状态约束,所述约束为执行到被测代码的目标位置时,相关变量应满足的算术或逻辑约束,从而最终实现对被测代码内部状态进行检查。通过本发明,软件开发者可以在...
熊英飞
祝韬
郝丹
张路
谢冰
基于机器学习的编译器测试加速方法
本发明公布了一种编译器测试加速方法,采用机器学习方法构造用于预测测试程序触发缺陷的概率的能力模型和用于预测每个测试程序的执行时间的时间模型,通过计算每个测试程序单位时间内触发缺陷的概率,实现对测试程序的排序,从而实现编译...
陈俊洁
白彦威
郝丹
熊英飞
张洪宇
张路
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