PRODUÇÃO ACADÊMICA Repositório Acadêmico da Graduação (RAG) TCC Ciência da Computação
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorSilva, Erik Lopes dapt_BR
dc.date.accessioned2022-12-19T18:40:40Z-
dc.date.available2022-12-19T18:40:40Z-
dc.date.issued2022-12-08-
dc.identifier.urihttps://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/5265-
dc.description.abstractSoftware testing is one of the most arduous steps in software systems development. For the product to present the expected quality, several test cases are executed. A single requirement can generate a large amount of test cases, and due to this high number, the manual test often becomes very costly to the software development, making it essential to prioritize those test cases where there is a greater possibility of occurrence incidence of failures. This work presents a way to automate the prioritization of test cases using artificial neural networks.pt_BR
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamentopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherPontifícia Universidade Católica de Goiáspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectPriorização de casos de testept_BR
dc.subjectRedes neuraispt_BR
dc.titlePriorização de casos de teste utilizando redes neurais artificiaispt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Alves, André Luizpt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2753797227214950pt_BR
dc.contributor.referee1Alves, André Luizpt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2753797227214950pt_BR
dc.contributor.referee2Souza, Adriana Silveira dept_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7718085116411118pt_BR
dc.contributor.referee3Schlag, Fabriciopt_BR
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/8538827338295434pt_BR
dc.description.resumoO teste de software é uma das etapas mais árduas no desenvolvimento de sistemas de software. Para que o produto apresente a qualidade esperada, diversos casos de teste são executados. Um único requisito pode gerar uma grande quantidade de casos de teste, e devido a este número elevado, o teste manual se torna por muitas vezes muito oneroso, fazendo com que seja fundamental priorizar aqueles casos de teste onde há maior possibilidade de incidência de falhas. Este trabalho apresenta uma forma de se automatizar a priorização de casos de teste utilizando redes neurais artificiais.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola Politécnicapt_BR
dc.publisher.initialsPUC Goiáspt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.degree.graduationCiências da Computaçãopt_BR
dc.degree.levelGraduaçãopt_BR
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