نموذج اختبار البرمجيات بالاعتماد على التقنيات الذكائية
Software Testing Model Based on Intelligent Techniques
- الباحث
- نور سليمان خضير السويداني
- المشرف
- صفوان عمر حسون
- الجامعة
- جامعة الموصل
- الكلية / القسم
- كلية علوم الحاسوب والرياضيات / البرمجيات
- الشهادة
- ماجستير
- السنة
- 2023
- لغة الرسالة
- انكليزي
- الكلمات المفتاحية
- Software Testing ; Intelligent Techniques ; Test Case Generation ; Optimization
الملخص
تعتبر مرحلة الاختبار مرحلة مهمة وضرورية ، وهي تكاد تكون ALL في مراحل بناء وتطوير البرمجيات لأهميتها في توفير الوقت والتكلفة والموثوقية من قبل مستخدم هذا البرنامج. نظرًا لأهمية الاختبار والعدد الكبير من أنواع الاختبارات ، يميل المطورون إلى أتمتة الاختبارات واحدًا تلو الآخر. الغرض من الأطروحة هو اقتراح بناء نظام برمجي باستخدام تقنيات ذكية لأتمتة اختبار Oracle للتنبؤ بنتائج أو خوارزمية الغابة العشوائية. اختبار Oracle هو اختبار يختبر صحة مخرجات البرنامج من خلال التنبؤ بهذه المخرجات ومقارنتها بمخرجات البرنامج قيد الاختبار. النظام المقترح هو أتمتة تقنية الصندوق الأسود للاختبار ، ويمكن استخدامه في اختبار الانحدار الذي يهدف إلى ضمان عدم تأثر البرنامج بعد التطوير. يمكن استخدام هذا النوع من الاختبار في تطبيقات الأعمال مثل التطبيقات المصرفية ويطاقات OLY) والقروض ٠ والتي تعتمد على العديد من المدخلات التي تساعد في اتخاذ القرار بشأن المخرجات ، والتي يكون لها ناتج واحد 'قبول" أو 'رفض" gle يمكن أن يكون تستخدم على أي نظام له نفس مواصفات المدخلات والمخرجات. تم ays النموذج على تطبيق الموافقة على بطاقة الاثتمان وعلى عدد البيانات حوالي عشرة آلاف سجل ، وتم اختبار تطبيق الموافقة على بطاقة Lay! على نموذج اختبار أوراكل على ٠٠٠١ سجل من البيانات. كانت دقة النظام للشبكة العصبية التلافيفية £44 ولخوارزمية الغابة العشوائية /٠٠١ مما أثبت فاعلية هذا النظام على هذا النوع من التطبيقات قرار لجنة PUG RON نشهد أننا أعضاء لجنة المناقشة قد اطلعنا على الرسالة الموسومة " نموذج اختبار البرمجيات بالاعتماد على التقنيات الذكائية " وناقشنا الطالبة "نور سليمان خضير" في محتوياتها وفيما له علاقة بها بتاريخ ٠١ 7٠١7/9 ونعتقد أنها جديرة بالقبول لنيل شهادة ماجستير علوم في البرمجيات التوقيع: التوقيع: الاسم: أ. د. إبراهيم احمد صالح الاسم: أ.م.د. نكتل مؤيد عيدان المرتبة العلمية: أستاذ المرتبة العلمية: أستاذ مساعد التاريخ: / Vevey التاريخ ١٠.١" ft رئيس اللجنة عضو اللجنة التوقيع: : التوقيع: الاسم: أ.م.د. يسرى فيصل هد الاسم: أ.د. صفوان عمر حسون المرتبة العلمية: أستاذ مساعد المرتبة العلمية: أستاذ التاريخ: / Vevey التاريخ: // Vevey عضو اللجنة عضو اللجنة (المشرف) سس ابيبح قرار مجلس الكلية اجتمع مجلس كلية علوم الحاسوب والرياضيات بجلسته ( ) المنعقدة بتاريخ / 7*٠” وقرر منحها شهادة ماجستير علوم في البرمجيات. التوقيع: , التوقيع: , . الاسم: أ.د صفوان عمر حسون الاسم: أ,. د. ضحى بشير عبد الله التاريخ: | اليك التاريخ: | /*؟.؟ مقرر مجلس كلية علوم الحاسوب والرياضيات عميد كلية علوم الحاسوب والرياضيات
Abstract
The testing stage is an important and necessary stage, and it is almost constant in the stages of building and developing software because of its importance in saving time, cost, and reliability by the user of this software. Because of the importance of testing and the large number of types of tests, developers tend to automate the tests one by one. The purpose of this research is to propose building a software system using intelli- gent techniques to automate Oracle test to predict program results and test program results with the results of the model trained by using Convolutional Neural Network (CNN) and random forest algorithm. Oracle testing tests the validity of software outputs by classifying these outputs and comparing them with the outputs of the software under test. The proposed system can be used in regression testing which aims to ensure that the software is not affected after development. This form of testing can be used on business applications such as banking applica- tions, credit cards and loans, which depend on several inputs that help in decision- making with outputs, which have one output “acceptance” or “rejection”, or it can be used in any system that has the same specifications of inputs and outputs. The model was trained on the application of credit card approval and on the number of data about ten thousand records. the application of credit card approval was test- ed on the Oracle test model on 1000 records of data. The accuracy of the system for the convolutional neural network was 99% and for the random forest algorithm was 100%, which proved the effectiveness of this sys- tem on this type of application.
طلب نسخة من الملف
الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.