且4個隱含層中間間隔設置有dropout層。用于輸入合并抽取的高等特征表示的深度神經網絡包含2個隱含層，其***個隱含層的神經元個數是64，第二個神經元的隱含層個數是10，且2個隱含層中間設置有dropout層。且所有dropout層的dropout率等于。本次實驗使用了80％的樣本訓練，20％的樣本驗證，訓練50個迭代以便于找到較優的epoch值。隨著迭代數的增加，中間融合模型的準確率變化曲線如圖17所示，模型的對數損失變化曲線如圖18所示。從圖17和圖18可以看出，當epoch值從0增加到20過程中，模型的訓練準確率和驗證準確率快速提高，模型的訓練對數損失和驗證對數損失快速減少；當epoch值從30到50的過程中，中間融合模型的訓練準確率和驗證準確率基本保持不變，訓練對數損失緩慢下降；綜合分析圖17和圖18的準確率和對數損失變化曲線，選取epoch的較優值為30。確定模型的訓練迭代數為30后，進行了10折交叉驗證實驗。中間融合模型的10折交叉驗證的準確率是％，對數損失是，混淆矩陣如圖19所示，規范化后的混淆矩陣如圖20所示。中間融合模型的roc曲線如圖21所示，auc值為，已經非常接近auc的**優值1。(7)實驗結果比對為了綜合評估本實施例提出融合方案的綜合性能。艾策科技發布產品：智能企業管理平臺。重慶軟件檢驗檢測報告

    在介紹諸多知識點的過程當中結合直觀形象的圖表或實際案例進行深入淺出的分析，從而使讀者可以更好地理解秋掌握軟件測試理論知識，并迅速地運用到實際測試工作中去。本書適合作為各層次高等院校計算機及相關的教學用書，也可作為軟件測試人員的參考書。目錄前言第1章概述第2章軟件測試基礎第3章單元測試第4章集成測試第5章系統測試……軟件測試技術圖書2書名:軟件測試技術層次：高職高專配套：電子課件作者：徐芳出版社：機械工業出版社出版時間：2011-6-21ISBN:開本：16開定價:￥內容簡介本書根據軟件測試教學的需要，結合讀者對象未來的職業要求和定位，除了盡力***闡述軟件測試技術基本概念外，采取了計劃、設計與開發、執行這樣的工程步驟來描述軟件測試的相關知識，使學生在學習軟件測試的技術知識時，能夠同時獲得工程化思維方式的訓練。本書共7章。第1章介紹軟件測試的基本知識；第2章介紹如何制定軟件測試計劃；第3章介紹測試用例的設計和相關技術；第4章介紹執行測試中相關技術和方法；第5章介紹實際工作中各種測試方法；第6章介紹MI公司的一套測試工具的使用，包括功能、性能和測試管理工具；第7章通過一個實例，給出了完整的與軟件測試相關的文檔。吉林第三方軟件檢測機構自動化測試發現7個邊界條件未處理的異常情況。

    后端融合模型的10折交叉驗證的準確率是％，對數損失是，混淆矩陣如圖13所示，規范化后的混淆矩陣如圖14所示。后端融合模型的roc曲線如圖15所示，其顯示后端融合模型的auc值為。(6)中間融合中間融合的架構如圖16所示，中間融合方式用深度神經網絡從三種模態的特征分別抽取高等特征表示，然后合并學習得到的特征表示，再作為下一個深度神經網絡的輸入訓練模型，隱藏層的***函數為relu，輸出層的***函數是sigmoid，中間使用dropout層進行正則化，防止過擬合，優化器(optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。圖16中，用于抽取dll和api信息特征視圖的深度神經網絡包含3個隱含層，其***個隱含層的神經元個數是128，第二個隱含層的神經元個數是64，第三個隱含層的神經元個數是32，且3個隱含層中間間隔設置有dropout層。用于抽取格式信息特征視圖的深度神經網絡包含2個隱含層，其***個隱含層的神經元個數是64，其第二個隱含層的神經元個數是32，且2個隱含層中間設置有dropout層。用于抽取字節碼n-grams特征視圖的深度神經網絡包含4個隱含層，其***個隱含層的神經元個數是512，第二個隱含層的神經元個數是384，第三個隱含層的神經元個數是256，第四個隱含層的神經元個數是125。

    并將測試樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節碼n-grams特征視圖輸入步驟s2訓練得到的多模態深度集成模型中，對測試樣本進行檢測并得出檢測結果。實驗結果與分析(1)樣本數據集選取實驗評估使用了不同時期的惡意軟件和良性軟件樣本，包含了7871個良性軟件樣本和8269個惡意軟件樣本，其中4103個惡意軟件樣本是2011年以前發現的，4166個惡意軟件樣本是近年來新發現的；3918個良性軟件樣本是從全新安裝的windowsxpsp3系統中收集的，3953個良性軟件樣本是從全新安裝的32位windows7系統中收集的。所有的惡意軟件樣本都是從vxheavens網站中收集的，所有的樣本格式都是windowspe格式的，樣本數據集構成如表1所示。表1樣本數據集類別惡意軟件樣本良性軟件樣本早期樣本41033918近期樣本41663953合計82697871(2)評價指標及方法分類性能主要用兩個指標來評估：準確率和對數損失。準確率測量所有預測中正確預測的樣本占總樣本的比例，*憑準確率通常不足以評估預測的魯棒性，因此還需要使用對數損失。對數損失(logarithmicloss)，也稱交叉熵損失(cross-entropyloss)，是在概率估計上定義的，用于測量預測類別與真實類別之間的差距大小。如何選擇適合企業的 IT 解決方案？

    4)建立與用戶或客戶的聯系，收集他們對測試的需求和建議。(II)制訂技術培訓計劃為高效率地完成好測試工作，測試人員必須經過適當的培訓。制訂技術培訓規劃有3個子目標:1)制訂**的培訓計劃，并在管理上提供包括經費在內的支持。2)制訂培訓目標和具體的培訓計劃。3)成立培訓組，配備相應的工具，設備和教材(III)軟件全生命周期測試提高測試成熟度和改善軟件產品質量都要求將測試工作與軟件生命周期中的各個階段聯系起來。該目標有4個子目標:1)將測試階段劃分為子階段，并與軟件生命周期的各階段相聯系。2)基于已定義的測試子階段，采用軟件生命周期V字模型。3)制訂與淵試相關的工作產品的標準。4)建立測試人員與開發人員共同工作的機制。這種機制有利于促進將測試活動集成于軟件生命周期中(IV)控制和監視測試過程為控制和監視測試過程，軟件**需采取相應措施，如:制訂測試產品的標準，制訂與測試相關的偶發事件的處理預案，確定測試里程碑，確定評估測試效率的度量，建立測試日志等。控制和監視測試過程有3個子目標:1)制訂控制和監視測試過程的機制和政策。2)定義，記錄并分配一組與測試過程相關的基本測量。3)開發，記錄并文檔化一組糾偏措施和偶發事件處理預案。功能完整性測試發現3項宣傳功能未完全實現。深圳第三方軟件評測

艾策科技案例研究：某跨國企業的數字化轉型實踐。重慶軟件檢驗檢測報告

    評審步驟以及評審記錄機制。3)評審項由上層****。通過培訓參加評審的人員，使他們理解和遵循相牢的評審政策，評審步驟。(II)建立測試過程的測量程序測試過程的側量程序是評價測試過程質量，改進測試過程的基礎，對監視和控制測試過程至關重要。測量包括測試進展，測試費用，軟件錯誤和缺陷數據以及產品淵量等。建立淵試測量程序有3個子目標:1)定義**范圍內的測試過程測量政策和目標。2)制訂測試過程測量計劃。測量計劃中應給出收集，分析和應用測量數據的方法。3)應用測量結果制訂測試過程改進計劃。(III)軟件質量評價軟件質量評價內容包括定義可測量的軟件質量屬性，定義評價軟件工作產品的質量目標等項工作。軟件質量評價有2個子目標:1)管理層，測試組和軟件質量保證組要制訂與質量有關的政策，質量目標和軟件產品質量屬性。2)測試過程應是結構化，己測量和己評價的，以保證達到質量目標。第五級?優化，預防缺陷和質量控制級由于本級的測試過程是可重復，已定義，已管理和己測量的，因此軟件**能夠優化調整和持續改進測試過程。測試過程的管理為持續改進產品質量和過程質量提供指導，并提供必要的基礎設施。優化，預防缺陷和質量控制級有3個要實現的成熟度目標:。重慶軟件檢驗檢測報告