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【摘 要】为解决传统电商系统黑盒测试中人工设计用例效率低、核心场景漏检率高的问题，文章提出基于反向传播（Back Propagation，BP）神经网络的测试用例智能生成方法。BP神经网络具备强大的非线性拟合能力，能有效弥补传统人工测试的缺陷。研究将电商测试核心特征抽象为BP模型输入，结合sigmoid激活函数与梯度下降算法训练模型至收敛，最终通过概率阈值筛选生成高价值用例。（剩余4852字）
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基于BP神经网络的黑盒测试方法应用研究
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