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文档简介

基于聚类分析的回归测试用例选择技术研究的开题报告一、研究背景及意义随着软件开发领域的不断发展，软件测试工作也越来越受到关注。在软件测试中，选取适当的测试用例非常重要，因为测试用例的质量直接影响软件系统质量和成本。传统的测试用例选择方法主要基于程序结构或代码覆盖率，但这种方法仅考虑了代码覆盖率和测试用例数量，无法考虑到总体质量和测试用例之间的相似性。近年来，聚类分析技术在软件测试领域中得到广泛应用。聚类分析是一种基于相似性度量的分组技术，它可以将数据对象划分为多个组。通过聚类分析可以将测试用例分成多个集合，每个集合中的测试用例之间具有相似性，可以很好地反映测试用例之间的相似性和差异性。基于聚类分析的回归测试用例选择技术可以帮助测试人员提高测试用例的选择效率和精度。本研究旨在探索一种新的测试用例选择方法，通过聚类分析技术对测试用例进行分组，以提高测试用例的覆盖效果和减少测试用例的数量，从而降低测试的成本。二、研究目标及内容研究目标：1.探索一种基于聚类分析的回归测试用例选择技术，提高测试用例选择的效率和精度。2.分析该方法的可行性和有效性，评估其测试覆盖率和成本效益。研究内容：1.分析现有的测试用例选择方法，总结其优缺点。2.探索基于聚类分析的回归测试用例选择方法，研究其算法原理和实现过程。3.选择适当的软件系统进行实验验证，比较该方法和传统方法的测试覆盖率和成本效益。4.分析实验结果，总结研究成果。三、研究方法及步骤1.研究现有的测试用例选择方法，总结其优缺点。2.探究聚类分析技术的相关理论，了解其应用于软件测试领域的具体情况。3.设计基于聚类分析的回归测试用例选择方法，明确算法流程和策略。4.选择适当的软件系统进行实验，编写测试用例，执行测试，收集测试数据。5.实现算法并进行实验数据分析，比较该方法和传统方法的测试覆盖率和成本效益。6.分析实验结果，总结研究成果，撰写研究报告。四、预期成果和贡献本研究预期实现以下成果：1.设计一种基于聚类分析的回归测试用例选择技术，提高测试用例选择的效率和精度。2.对该技术进行实验验证，评估其测试覆盖率和成本效益，并证明其在实际测试中的优势。3.为软件测试领域提供一种新的测试用例选择方法，对测试人员的工作起到指导和支持作用。4.在聚类分析技术及其在软件测试中的应用领域做出一定的贡献。五、研究计划及进度安排预计研究周期为1年，具体研究计划及进度安排如下：|动作|时间点||------------|--------||研究现有方法|第1-2月||探究聚类分析|第3-4月||设计算法|第5-6月||实验

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