Mendeley
TY  _  JOUR
ID  -  1402122646174
TI  -  ارائه رویکردی برای شناسایی و طبقه بندی جهش‌ها براساس ویژگی‌های جهش ها با الگوریتم های یادگیری ماشین
JO  -  فصلنامه فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران
JA  -  ES
LA  -  fa
SN  -  2717-0411
AU  -  اصغری زینب
AU  -   آراسته  بهمن
AU  -  کوچاری عباس
AD  -  دانشگاه آزاد اسلامی واحد تبریز
AD  -  دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات تهران
AD  -  
Y1  -  2024
PY  -  2024
VL  -  61
IS  -  16
SP  -  180
EP  -  192
KW  -  آزمون نرم افزار
KW  -   آزمون جهش 
KW  -   جهش¬های معادل
KW  -   کفایت آزمون 
KW  -   امتیاز جهش
DO  -  
N2  -  <p>آزمون جهش نرم افزار، یکی از روش&not;های موثر برای ارزیابی کیفیت کد و تشخیص خطاهای پنهان است. با این حال، این روش با چالش&not;هایی مانند تولید جهش&not;های معادل و زمان&not;بر بودن فرایند مواجه است. موردآزمونهای طراحی شده برای آزمون نرم&not;افزار باید از کفایت لازم برخوردار باشند. برای این کار از معیار امتیاز آزمون جهش استفاده می&not;شود. یکی از مسائل اصلی مرتبط با آزمون جهش نرم افزار، تولید جهش&not;های معادل است. جهش&not;های معادل، جهش&not;هایی هستند که باعث تغییر در رفتار برنامه نمی&not;شوند و خروجی یکسانی با برنامه اصلی دارند. شناسایی این جهش&not;ها می&not;تواند فرایند آزمون جهش را زمان&not;بر و هزینه&not;بر کند. همچنین امکان دارد این جهش&not;ها به اشتباه در دسته جهش&not;های سرسخت قرار بگیرند. درحالی که جهش&not;های سرسخت را میت&not;وان با تغییر موردآزمونها و تقویت آنها پیدا کرد. در این مقاله، ما به بررسی روشی برای طبقه&not;بندی جهش&not;های برنامه برای شناسایی و جداسازی جهش&not;های معادل از جهش&not;های سرسخت می پردازیم. با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین، ما قصد داریم که این فرایند را بهینه سازی کنیم و کارآمدی و کارایی روش را بهبود دهیم. این کار با استخراج ویژگی های مختلف از جهش ها و استفاده از آنها برای آموزش مدل های یادگیری ماشین انجام می شود.</p>
UR  - rimag.ir/fa/Article/46174
L1  - rimag.ir/fa/Article/Download/46174
ER  -  
