机器学习驱动的智能软件测试方法的研究

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摘要：机器学习驱动的智能软件测试方法显著提升了测试效率和缺陷检测能力。文章分析了传统软件测试方法的局限性，探讨了机器学习在测试用例生成、优化及缺陷预测中的应用，并设计了相应的智能测试框架。实验结果表明，深度学习和强化学习方法在代码覆盖率、缺陷发现率和测试执行时间等方面优于传统手工方法。这些发现为智能软件测试提供了强有力的技术支持。（剩余5318字）

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