Model Learning and Model-Based Testing

Bernhard Aichernig, Wojciech Mostowski, Mohammad Reza Mousavi, Martin Tappler, Masoumeh Taromirad

Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/KonferenzbandBeitrag in Buch/BerichtBegutachtung

Abstract

We present a survey of the recent research efforts in integrating model learning with model-based testing. We distinguished two strands of work in this domain, namely test-based learning (also called test-based modeling) and learning-based testing. We classify the results in terms of their underlying models, their test purpose and techniques, and their target domains.
Originalspracheenglisch
TitelMachine Learning for Dynamic Software Analysis: Potentials and Limits
UntertitelInternational Dagstuhl Seminar 16172, Dagstuhl Castle, Germany, April 24-27, 2016, Revised Papers
Redakteure/-innenAmel Bennaceur, Reiner Hähnle, Karl Meinke
ErscheinungsortCham
Herausgeber (Verlag)Springer Nature
Seiten74 - 100
Seitenumfang27
ISBN (elektronisch)978-3-319-96562-8
ISBN (Print)978-3-319-96561-1
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 20 Juli 2018
VeranstaltungInternational Dagstuhl Seminar 1617 - Schloß Dagstuhl, Wadern, Deutschland
Dauer: 24 Apr. 201627 Apr. 2016

Publikationsreihe

NameLecture Notes in Computer Science
Band11026

Konferenz

KonferenzInternational Dagstuhl Seminar 1617
Land/GebietDeutschland
OrtWadern
Zeitraum24/04/1627/04/16

Fingerprint

Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Model Learning and Model-Based Testing“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

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