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J-GLOBAL ID：202202212776056441   整理番号：22A0462404

ハイブリッドウェーブレット畳込み降雨最適化を用いた等価変異体同定【JST・京大機械翻訳】

Equivalent mutant identification using hybrid wavelet convolutional rain optimization

著者 (2件)： Jammalamadaka Kiran (Department of Computer Science and Engineering, Koneru Lakshmaiah Education Foundation, Vaddeswaram, Guntur, Andhra Pradesh, India) ,  Parveen Nikhat (Department of Computer Science and Engineering, Koneru Lakshmaiah Education Foundation, Vaddeswaram, Guntur, Andhra Pradesh, India)
資料名： Software: Practice & Experience  (Software: Practice & Experience)
巻： 52  号： 2  ページ： 576-593  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0674A  ISSN： 0038-0644  CODEN： SPEXBL  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 突然変異テストは,ソースコードに存在する故障と変異コードの検出におけるテストケースの可能性を同定する重要なソフトウェアテストアプローチである。このテストアプローチでは,テストケースがソースプログラムから変異コードを同定できないので,等価突然変異検出は複雑である。この問題を克服するために,本論文では,ソースコードに存在する等価変異体を,正確に分類するために,ハイブリッドウェーブレット畳込み降雨最適化(HWCRO)として知られる新しいハイブリッド戦略を提案した。提案技法はRIPRモデルに基づく3つの異なるクラスの等価変異体を考慮し,変異コードを正確に同定する。最初に,意味類似性と情報エントロピーのような特徴を抽出し,これらの特徴をウェーブレット畳込みニューラルネットワーク(wCNN)分類器への入力として与えた。特徴の寸法は,ウェーブレット関数を用いて畳み込み層で減少し,分類器の性能を強化した。分類精度を改善するために,損失関数を,wCNNのパラメータを反復的に調整する適応降雨最適化アルゴリズム(ROA)で最小化した。提案方法を,精度,再現,f1スコア,および精度のようなパラメータに基づく既存の分類技術と比較し,シミュレーション結果により,提案した方法の85.17%の精度値を得た。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  シミュレーション ,  *畳込み ,  *降雨 ,  損失関数 ,  最適化手法 ,  突然変異 ,  *波束
準シソーラス用語： 分類精度 ,  テストケース ,  ソースコード ,  ソフトウェアテスト ,  情報エントロピー ,  ソースプログラム ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 分類 ,  等価変異体 ,  突然変異試験 ,  最適化 ,  RIPRモデル ,  ウェーブレット関数

分類 (2件)： 言語プロセッサ  (JD03040F) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (7件)： ウェーブレット ,  畳込み ,  降雨 ,  最適化 ,  等価 ,  変異体 ,  同定