ABSTRACT Metamorphic testing har framgångsrikt använts i många olika fält för att lösa test oracle problem. Men hur man hittar en uppsättning lämpliga metamorfa relationer för metamorfa testning är fortfarande en komplicerad och tråkig uppgift. Nyligen har vissa metoder för maskininlärning föreslagits för att förutsäga metamorfa relationer. Dessa tillvägagångssätt som förutsäger en enda etikett metamorphic relation kan lindra detta problem i viss utsträckning. Många tillämpningar omfattar dock multi-grupp metamorfa relationer, och dessa metoder är tydligt ineffektiva. För att ta itu med detta problem föreslår vi i detta dokument en multi-Label Metamorphic Relations förutsägelse metod baserad på en förbättrad radial bas funktion (RBF) neurala nätverk som heter RBF-MLMR. För det första använder RBF-MLMR toppmoderna sotanalysverktyg för att generera kontrollflödesdiagram och motsvarar etiketter från källkoderna för program. För det andra utgör de extraherade noderna och sökvägens egenskaper flermärkta datauppsättningar för kontrollflödesgrafen. Slutligen, en multi-märkt RBF neural nätverk förutsägelse modell är etablerad för att förutsäga om programmet uppfyller flera metamorfa relationer. För att förbättra prognosresultaten används affinitetsutbredning och k-means klusteralgoritmer för att optimera RBF neurala nätverksstrukturen hos RBF-MLMR. En uppsättning dedikerade experiment baserade på offentliga program genomförs för att validera RBF-MLMR. De experimentella resultaten visar att RBF-MLMR kan uppnå noggrannhet på cirka 80% för att förutsäga två och tre metamorfa relationer. INDEX TERMS Multi-märkt, metamorfisk testning, metamorfisk relation, etiketträkning vektor, RBF neurala nätverk.
Zhang m.fl. REF visade en multi-märkt metamorfisk förutsägelse metod som bygger på neurala nätverk.
RBF-MLMR: A Multi-Label Metamorphic Relation Prediction Approach Using RBF Neural Network
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}