黑盒测试：使用因果图方法设计测试用例某软件的登录对话框上有用户名和密码两个输入域，并有以下规则： –用户名只能输入字母和数字，密码可以包括任何字符 –用户名和密码都不能为空； –当用户名和密码为空或不合法时，不执行登录并提示对应项的输入错误； –如-CSDN社区

黑色守望X 2021-10-27 23:31:29

黑盒测试：使用因果图方法设计测试用例某软件的登录对话框上有用户名和密码两个输入域，并有以下规则： –用户名只能输入字母和数字，密码可以包括任何字符 –用户名和密码都不能为空； –当用户名和密码为空或不合法时，不执行登录并提示对应项的输入错误； –如果用户名和密码都不合法，只提示用户名的错误； –如果用户名和密码都合法则执行登录操作，并显示服务器的返回信息： ■用户名不存在 ■密码错误 ■登录成功

...全文

559 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

1.有效等价类和无效等价类的区别有效等价类是指有意义的输入，用来实现程序正确预期功能的。无效等价类是指无意义的输入，用来验证程序非正确数据的处理。 2.申请账号时，用户必须输入用户名，密码，确定密码，对每一项输入条件要求如下 用户名：6位以上，18位以下，使用英文，数字，密码：5位以上，10位以下，使用数字，字母组合，区分大小写；确认密码：与密码一致；请列出用户名，密码，确认密码的有效等价类及无效等价类 用户名：有效等价类： 6~18位的英文字母和数字，无效等价类：小于6位，大于18位..

回归测试: (regression testing): 回归测试有两类：用例回归和错误回归；用例回归是过一段时间以后再回头对以前使用过的用例在重新进行测试，看看会重新发现问题。错误回归，就是在新版本中，对以前版本中出现并修复的缺陷进行再次验证，并以缺陷为核心，对相关修改的部分进行测试的方法。

内容概要：本文围绕三相并网逆变器的控制策略展开研究，重点探讨了虚拟阻抗与统一有源阻尼相结合的控制方法，并实现了SVPWM（空间矢量脉宽调制）与SPWM（正弦脉宽调制）两种调制方式在Simulink平台下的仿真建模。通过引入虚拟阻抗改善系统输出阻抗特性，结合统一有源阻尼技术有效抑制LC或LCL滤波器引起的谐振问题，从而提升逆变器在弱电网条件下的并网稳定性与电能质量。研究涵盖了控制策略的设计、调制算法的实现、动态响应分析及谐波抑制效果评估，同时拓展涉及正负序分离、中点电位平衡、DPWMA调制等关键技术，构建了完整的高性能并网逆变器控制系统仿真体系。; 适合人群：适用于从事电力电子、新能源发电、智能电网及相关领域的研究生、科研人员和工程技术人员，特别是具备三相并网逆变器控制理论基础并熟悉MATLAB/Simulink仿真环境的专业人士；; 使用场景及目标：①用于高校与科研机构开展并网逆变器稳定性与控制策略的深入研究；②支撑学位论文撰写、学术期刊投稿或科研项目申报中的仿真验证工作；③为企业研发高性能、高可靠性的并网逆变器产品提供先进的控制方案与技术原型支持；; 阅读建议：建议读者结合提供的Simulink模型文件进行实际操作与仿真验证，重点关注虚拟阻抗参数设计与有源阻尼的协同作用机制，深入理解不同调制策略对系统性能的影响，并可进一步拓展学习文中提及的正负序控制、中点电位平衡等先进控制技术，全面提升对复杂电网环境下并网系统稳定运行机制的认知水平。

内容概要：本文围绕基于近端梯度算法求解LASSO分位数回归的短期风电功率预测方法展开研究，旨在提升预测模型在复杂环境下的精度与鲁棒性。文章系统构建了LASSO分位数回归模型，深入剖析其数学原理，并引入近端梯度算法进行高效优化求解，有效应对高维稀疏数据与异常值干扰等问题。通过Matlab平台完成了完整的算法实现与仿真实验，利用实际风电数据验证了该方法在不同分位点下的预测性能，结果表明其相较于传统方法具有更强的稳定性和准确性。此外，文档还整合了电力系统、机器学习、路径规划等多个领域的相关科研方向与技术应用案例，突出该方法在新能源预测与智能优化中的广泛适用性与实践价值。; 适合人群：具备扎实的数学基础（如凸优化、统计学习）与Matlab编程能力，从事新能源发电预测、电力系统调度、智能优化算法或机器学习等领域的科研人员、工程技术人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于短期风电功率预测，增强模型对噪声、异常值及非平稳特性的适应能力，提升电网调度的安全性与经济性；②为研究LASSO回归、分位数回归及近端梯度优化算法的学者提供可复现、可扩展的Matlab代码实例，便于算法改进与对比实验；③作为可再生能源消纳、电力市场出清、微网能量管理等工程场景下的核心数据分析与决策支持工具。; 阅读建议：此资源以算法实现为核心，建议读者在掌握LASSO与分位数回归理论基础上，结合Matlab代码逐行分析近端梯度算法的迭代流程与收敛特性，重点关注正则化项与损失函数的权衡机制。同时可借鉴文中丰富的科研案例，拓展至光伏预测、负荷预测等相似应用场景，注重理论推导、代码实现与实验验证的深度融合。

内容概要：本文围绕铰接式重型车辆的稳健路径跟踪控制问题，提出并实现了基于H∞控制器与鲁棒线性二次调节器（RLQR）的控制策略。通过建立车辆动力学模型，针对系统中存在的外部干扰与参数不确定性，设计H∞控制器以增强系统的抗干扰能力，并结合RLQR优化控制性能，在保证稳定性的同时提升路径跟踪精度。研究利用Matlab进行仿真验证，对比不同工况下的控制效果，展示了所提方法在复杂行驶环境下的优越性与鲁棒性。; 适合人群：具备自动控制理论基础、车辆工程或自动化相关背景，熟悉Matlab/Simulink仿真工具，从事智能车辆控制、路径跟踪算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于铰接式重型车辆（如矿用卡车、大型拖挂车）的自动驾驶路径跟踪控制系统设计；②为解决存在模型不确定性和外界扰动条件下的鲁棒控制问题提供算法参考与实现范例；③服务于高校科研项目、毕业论文或工业界智能运输系统的技术开发。; 阅读建议：此资源以Matlab代码为核心支撑，建议读者在学习过程中结合控制理论基础知识，运行并调试所提供的仿真程序，深入理解H∞与RLQR控制器的设计流程与参数整定方法，同时可通过修改模型参数或引入新的扰动场景进行拓展性实验，以增强实际应用能力。

5,227

社区成员

8,136

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

功能测试压力测试安全性测试个人社区湖南省·长沙市

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

欢迎大家加入到软件测试的社区，在这里，希望大家勇于发表自己的看法，欢迎大家分享自己在软件测试工作过程中遇到的问题以及工作经验分享。

1.想转行的小伙伴，遇到问题没有及时回复的，可以私聊小博进行反馈

2.大家对社区有好的建议，都可以在社区发帖进行反馈

推荐大家学习的软件测试入门笔记：软件测试入门学习笔记

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章