The authors Johannes Neubauer, et a

The authors Johannes Neubauer, et al. [8] also explain that their approach has helped in identifying and resolving non-functional issues with the system, such as performance bottlenecks and indications of which portions of the system are stable and which are altered, through detection of feature interactions. They claim the automata learning-based behavioral-model testing can provide increasing reliability in the evolving system.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โย Neubauer, et al. [8] ผู้เขียนอธิบายว่า วิธีการของพวกเขาได้ช่วยในการระบุ และการแก้ไขปัญหาไม่ใช่ทำงานกับระบบ คอขวดของประสิทธิภาพการทำงานและส่วนใดของระบบมีเสถียรภาพและการที่มีการเปลี่ยนแปลง ผ่านการตรวจพบคุณลักษณะการโต้ตอบที่บ่งชี้ พวกเขาอ้างการออโตมาตาตามเรียนรู้พฤติกรรมแบบทดสอบสามารถให้เพิ่มความน่าเชื่อถือในระบบพัฒนา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผู้เขียนฮันเนส Neubauer, et al [8] นอกจากนี้ยังอธิบายว่าแนวทางของพวกเขาได้มีส่วนช่วยในการระบุและแก้ไขปัญหาไม่ทำงานกับระบบเช่นคอขวดและตัวชี้วัดประสิทธิภาพการทำงานที่บางส่วนของระบบที่มีความเสถียรและมีการเปลี่ยนแปลงผ่านการตรวจสอบคุณลักษณะของการมีปฏิสัมพันธ์ พวกเขาเรียกร้องออเรียนรู้ที่ใช้ในการทดสอบพฤติกรรมแบบสามารถให้ความน่าเชื่อถือที่เพิ่มขึ้นในระบบการพัฒนา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผู้เขียนจอห์นนูเบาเออร์ , et al . [ 8 ] ยังอธิบายว่าวิธีการของพวกเขาจะช่วยในการระบุและแก้ไขปัญหาที่ไม่ใช่ปัญหาการทำงานกับระบบ เช่น คอขวดประสิทธิภาพและข้อบ่งชี้ที่บางส่วนของระบบจะคงที่และมีการเปลี่ยนแปลงที่ผ่านการตรวจคุณสมบัติการโต้ตอบพวกเขาเรียกร้องจำกัดการเรียนรู้ทดสอบแบบจำลองพฤติกรรมพื้นฐานสามารถให้ความน่าเชื่อถือเพิ่มขึ้นในการพัฒนาระบบ