Geri Dön

Artificial neural networks approach for software system testing

Yazılım sistemi testi için yapay sinir ağları yaklaşımı

  1. Tez No: 831508
  2. Yazar: SHIRWA HASSAN SALAD
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TİMUR İNAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Yazılım sistemi testi, yazılım ürünlerinin kalitesini ve güvenilirliğini garanti etmede gerekli bir adımdır. Yapay sinir ağları (YSA), son yıllarda test senaryosu geliştirme, test verileri üretimi ve test sonucu tahmini de dahil olmak üzere yazılım sistemi testinin çeşitli bölümlerinde kullanılmıştır. Bu yazıda yazılım sistemi testi için YSA'ların kullanımındaki mevcut son teknolojiye genel bir bakış sunuyoruz. Ek olarak, yazılım sistemi testinin üç kategorisinde YSA'ları kullanmanın çeşitli yollarını açıklayacağım: hata ayıklama hata testi, çözüm bulma ve genel testin yanı sıra karşılaştırmalı yazılım sistemi testi. Ayrıca yazılım sistemi testi için YSA kullanmanın avantaj ve dezavantajlarının yanı sıra bu alandaki önemli zorlukları ve gelecekteki araştırma hedeflerini de araştırıyoruz. Değerlendirmemiz, YSA'ların yazılım sistemi testinin verimliliğini ve etkinliğini artırmak için güçlü bir araç olma potansiyeline sahip olduğunu ancak potansiyellerini tam olarak anlamak ve gerçekleştirmek için ek araştırmalara ihtiyaç olduğunu gösteriyor. Bu araştırma beş bölüme ayrılmıştır. İlk bölümde Yazılım Sistem Testini, çalışmanın amacını, alaka düzeyini, ilkelerini ve kısıtlamalarını kısaca tartıştık. İkinci bölümde yazılım geliştirme sürecinin ana bileşenlerinin kavramsal açıklamaları geliştirilmektedir. Yazılım Geliştirme Modeli, Şelale çeşitleri, Yazılım Test yöntemi, Tasarım, Plan, Test, Veritabanı ve bunların bileşenlerinin tamamı bu bölümde ele alınmaktadır. Üçüncü bölümde Yazılım Sistem Testi ve Yapay Sinir Ağları konusunda katılımcıların yetenek ve potansiyelini ölçen bir sınava yönelik program sistemi geliştirilmiştir. Ayrıca kiralık araç platformunun çalışabilmesi için Yazılım Test çerçevesinin metodolojisi ve ilkeleri geliştirildi. Dördüncü bölümde, kurulumlar tamamlanmış ve belirtilen Yazılım kapsamında Yazılım kullanılarak gelişmiş Yapay Sinir Ağları oluşturulmuştur. Sistem Testi. Son olarak beşinci bölümde saha testlerinin etkinliğini göstermek amacıyla programda beş senaryo uygulanmıştır. (YSA) yazılım test teknikleri ile Yapay Sinir Ağları arasındaki bağlantıyı araştırarak.

Özet (Çeviri)

Software system testing is a necessary step in guaranteeing the quality and dependability of software products. Artificial neural networks (ANNs) have been used in several parts of software system testing in recent years, including test case development, test data production, and test result prediction. We give an overview of the current state of the art in the use of ANNs for software system testing in this paper. In addition, I explain numerous ways for using ANNs in three categories of software system testing: debugging error testing, finding a solution, and general testing, as well as comparative software system testing. We also explore the advantages and disadvantages of employing ANNs for software system testing, as well as important difficulties and future research objectives in this field. Our assessment indicates that ANNs have the potential to be a strong tool for enhancing the efficiency and efficacy of software system testing, but additional research is required to fully understand and fulfill their potential. This research is divided into five sections. We briefly discussed Software System Testing in the first chapter, as well as the study's objective, relevance, principles, and constraints. The second chapter develops conceptual explanations of the main components of the software development process. The Software Development Model, Waterfall kinds, Software Testing method, Design, Plan, Testing, Database, and their components are all covered in this part. In the third chapter, a program system for an exam measuring the ability and potential of participants in the Software System Testing and Artificial Neural Networks was developed. In addition, the methodology and principles of the Software Testing framework were developed in order for a rental vehicle platform to function. In the fourth chapter, the setups were completed and sophisticated Artificial Neural Networks were constructed utilizing the Software inside the context of the stated Software System Testing. Finally, in the fifth chapter, five scenarios are implemented in the program to demonstrate the effectiveness of field testing. (ANN) by investigating the connection between software testing techniques and Artificial Neural Networks.

Benzer Tezler

  1. Yazılım kusur kestirimi eklentisinin esnek hesaplama yöntemleri ile tasarımı ve geliştirimi: kapsamlı metrik değerlendirilmesi

    Design and implementation of software fault prediction plugin by using soft computing methods: comprehensive metric assessment

    EZGİ ERTÜRK GÜLER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EBRU SEZER

  2. Bulanık zincir model temelleri ve hidrograf tahminleri

    Fuzzy chain model fundamentals and hydrograph estimations

    YAVUZ SELİM GÜÇLÜ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEKAİ ŞEN

  3. Hücresel yapay sinir ağları için iki öğrenme algoritması ve görüntü işleme uygulamaları

    Two learning algorithms for cellular neural networks and their image processing applications

    SİNAN KARAMAHMUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ

  4. Evaluation of artificial neural network (ANN) and adaptive neuro based fuzzy inference system (ANFIS) on sediment transport

    Anfis ve yapay sınır ağlarını kullanarak sediment taşımının incelenmesi

    SAEED VAZİFEHKHAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEKAI ŞEN

  5. İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması

    Başlık çevirisi yok

    TARIK ÇAKAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYHAN TORAMAN