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利用遗传算法生成复杂软件的测试数据，是软件测试领域一个全新的研究方向．传统的基于遗传算法的测试数据生成技术，需要以每个测试数据作为输入运行被测程序，以获得个体的适应值，因此，需要消耗大量的运行时间．为了降低运行程序带来的时间消耗，提出一种基于神经网络的路径覆盖测试数据进化生成方法，主要思想是：首先，利用一定样本训练神经网络，以模拟个体的适应值；在利用遗传算法生成测试数据时，先利用训练好的神经网络粗略计算个体适应值：对适应值较好的优秀个体。再通过运行程序，获得精确的适应值．最后的实验结果表明，该方法可以有效降低运行程序产生的时间消耗，从而提高测试数据生成的效率．
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