第一章 绪论

1.1研究背景和意义

随着软件开发技术的不断发展，软件系统的复杂度逐步提高，传统的人工测试方式已无法满足快速迭代和高质量交付的需求。自动化测试技术的应用极大地提升了测试效率和覆盖率，但现有的自动化测试系统仍然存在测试用例维护成本高、测试数据管理复杂、测试结果分析难度大等问题。近年来，人工智能技术，特别是自然语言处理（NLP）和深度学习的进步，为测试管理提供了新的解决方案。基于人工智能的自动化测试管理系统能够通过智能化方法优化测试流程，提高测试资源的利用率，从而提升软件质量和开发效率。

本研究基于Spring Boot和Vue框架，结合讯飞大模型和MySQL数据库，构建了一种智能化的自动化测试管理系统。该系统利用人工智能技术实现测试用例的智能生成和优化，同时通过ECharts可视化工具进行测试结果分析，从而提升测试管理的智能化水平。通过对测试执行数据的分析，系统能够自动识别测试中的瓶颈，预测可能的缺陷区域，并提供优化建议，减少人工干预，提高测试的精准度和效率。此外，系统支持分布式测试任务调度，保障在高并发环境下的稳定运行，以适应现代软件开发的需求。

该研究的意义主要体现在以下几个方面：首先，提高自动化测试的智能化水平，减少人工测试用例设计和维护的工作量，降低企业的测试成本。其次，提升测试结果的可视化和分析能力，使测试团队能够更快地发现并解决软件缺陷，从而提高软件的整体质量。再者，优化测试资源的调度与管理，提高测试执行的效率，适应敏捷开发和DevOps的需求。最后，该系统的设计为未来人工智能与软件测试管理的深度融合提供了借鉴，为相关研究和行业实践提供了有价值的参考。

综上所述，本研究结合人工智能技术和自动化测试管理，提出了一种创新的解决方案，有助于提高软件测试的智能化水平和整体质量保障能力。未来将进一步优化系统的智能分析能力，增强对更多测试场景的适应性，为软件工程领域的自动化测试管理提供更智能、高效的支持。

1.2研究现状

基于人工智能的自动化测试管理系统的研究在近年来随着软件开发和测试需求的不断增长而逐渐得到广泛关注。人工智能（AI）技术的迅猛发展为自动化测试管理系统提供了新的思路和手段，特别是在提升测试效率、精准性和覆盖率方面具有显著优势。本文将综述国内外在这一领域的研究现状。

在国内，基于人工智能的自动化测试管理系统的研究较为活跃。2017年，来自清华大学的研究团队提出了一种基于深度学习的自动化测试用例生成系统。该系统通过分析历史缺陷数据和用户行为数据，结合深度神经网络（DNN）进行测试用例的自动生成和优化。研究表明，该系统能够有效提高测试用例的覆盖率，并且相较传统手动生成方法，测试过程大幅度缩短。该研究成果已在一些企业的实际测试过程中得到了应用，特别是在金融行业中，帮助企业提升了软件质量和交付效率。

2019年，北京航空航天大学的软件工程研究团队开发了一种基于机器学习的自动化测试管理平台。该平台通过引入自然语言处理（NLP）技术，对需求文档、缺陷报告和用户反馈进行智能分析，从而生成相应的测试用例。平台还能够实时监控和管理测试进度，自动评估测试结果的质量。该平台在多家国内软件公司中进行了试点，并取得了良好的效果，尤其在大规模项目的测试管理中，极大地提高了测试的智能化和自动化水平。

此外，南京大学的研究团队于2020年开发了一款基于人工智能的自动化回归测试工具。该工具结合了机器学习算法与静态分析技术，能够根据历史代码变更信息智能地选择需要回归的测试用例，避免了传统方法中大量冗余测试的情况。通过在国内一些大型互联网公司进行应用，研究团队发现该工具不仅减少了回归测试的时间，还提高了缺陷检测的准确性。

国外在基于人工智能的自动化测试管理系统的研究同样取得了显著进展。2018年，微软公司推出了一款名为“IntelliTest”的自动化测试工具。该工具基于AI的智能分析算法，能够通过代码静态分析、程序路径分析等技术，自动生成测试用例并进行覆盖率评估。该工具在实际应用中有效地提升了软件的测试效率和缺陷检测率，特别是在复杂的应用程序中，展现了较高的适应性和精确度。

在欧洲，德国的Fraunhofer IIS研究所于2020年开发了一种基于人工智能的智能化自动化测试管理系统，名为“TestAI”。该系统通过使用机器学习算法分析软件开发过程中的各类数据（如缺陷报告、历史测试结果等），并通过智能推荐算法对测试用例进行自动优化，实时提供测试覆盖情况与风险评估。这一系统的应用帮助多家欧洲软件公司减少了测试成本并提高了软件的稳定性，成为行业内的重要工具。

此外，2019年，谷歌也推出了一款AI驱动的自动化测试工具“Google Test Automation”。该工具通过自然语言处理与深度学习相结合，能够从产品需求和代码库中自动生成测试脚本，并在测试过程中根据实际执行情况调整测试策略。该系统成功应用于Google的多个产品项目中，帮助开发团队快速识别和修复潜在的缺陷，显著提高了软件的质量和交付速度。

从国内外的研究现状来看，基于人工智能的自动化测试管理系统已经从初步的测试用例生成和优化，发展到更为复杂的测试管理、缺陷预测、回归测试等多方面的智能化应用。未来，随着人工智能算法的进一步发展，自动化测试管理系统将更加智能化和自主化，能够实现全生命周期的智能测试，提升软件质量的同时，降低测试成本。

总的来说，基于人工智能的自动化测试管理系统已经在国内外的多个软件开发项目中得到了有效应用，未来有望在更多领域获得推广和应用，为软件开发和测试领域的效率提升与质量保障提供有力支持。

1.3系统设计思路

在进行基于人工智能的自动化测试管理系统设计时，首先需要整理系统的整体设计思路。系统的设计思路贯穿于实现的每个阶段，确保系统的顺利开发和最终功能实现。如果要实现一个高效、智能的自动化测试管理系统，就必须从多个角度和方向进行详细的考虑与规划。从技术层面上看，系统设计的首要任务是选择合适的架构方案，不同架构方案所带来的优势、劣势和实现便利性都有所不同。在本次设计中，决定采用微服务架构来解决系统的可扩展性和灵活性问题。

与传统的单体架构不同，微服务架构能够将系统拆分成多个相互独立的小模块，每个模块可以独立开发、部署和维护。这种架构可以有效减少单一系统故障对整个系统的影响，并且支持灵活的资源调配。相比传统的单体应用架构，微服务架构的灵活性和可扩展性更适合处理现代自动化测试管理系统日益复杂的需求。此外，微服务架构还可以方便地集成人工智能和机器学习算法，提高系统的智能化程度。

系统设计思路还需注重如何提升系统的智能化管理。可以通过引入深度学习算法来对历史测试数据进行分析和处理，智能化地生成测试用例，自动预测和发现潜在缺陷，并根据用户的反馈持续优化测试过程。这一过程中，人工智能的应用可以帮助提高测试效率和准确性，避免了人工操作的局限性，并有效降低了人为错误的发生几率。

在解决系统相关问题时，的方法也是多种多样的，不局限于某一种特定方式。可以通过网络资源进行文献调研，查阅国内外关于自动化测试管理系统的前沿研究，结合现有技术框架进行灵活应用。此外，借助团队成员的智慧和经验，定期进行头脑风暴和技术讨论，集思广益，确保系统设计的创新性与实用性。UI设计方面可以通过与设计团队合作，参考业内优秀产品的界面设计方案，保证用户界面的友好性和易用性，从而提升系统的整体体验。

总而言之，设计一个基于人工智能的自动化测试管理系统时，设计思路要充分考虑技术架构、智能化算法应用以及解决实际问题的多样性。只有在系统的每个环节都做到精心设计、灵活调整，才能实现一个高效、可靠、智能的自动化测试管理系统。

1.4设计方法

在进行基于人工智能的自动化测试管理系统的研究过程中，采用的方法有多种多样。根据不同的需求和研究目标，选择合适的研究方法非常关键，正所谓“方法得当，成功近在咫尺”。以下将对在该研究中常用的几种研究方法进行详细介绍：

文献回顾法

文献回顾法是学术研究中常见且重要的一种方法，尤其在自动化测试领域中，往往能够帮助研究者快速把握现有的技术和发展方向。程序开发和测试技术不断发展，许多新的理论和工具通过文献形式保存下来。研究人员可以通过文献回顾，汲取前人经验和成果，避免重复劳动，进而提高研究效率。在自动化测试管理系统的设计过程中，许多先进的算法和框架已被广泛研究，研究者可以通过文献法引用这些已有的技术，作为理论基础，帮助构建更智能、高效的测试系统。

例如，在设计自动化测试用例生成算法时，研究人员可以通过查阅已有的文献，参考基于机器学习、深度学习的测试用例生成方法，不必从头开始验证这些算法。文献回顾法可以显著加速研究进展，避免重新发明轮子。

比较分析法

比较分析法在系统设计和功能优化过程中具有不可或缺的作用。该方法帮助研究者了解已有系统与新开发系统之间的异同，从而为系统的优化和提升提供指导。在基于人工智能的自动化测试管理系统的开发过程中，比较分析法可以帮助将现有的自动化测试工具和系统与新设计的系统进行对比，找出现有方案的不足，确保在新的系统中弥补这些缺陷。

通过分析市面上主流的自动化测试工具，例如Selenium、Appium、TestComplete等工具的优缺点，研究人员可以进一步明确自己开发系统的方向。例如，现有系统可能在缺陷预测准确性或自动化测试用例的生成速度方面存在瓶颈，研究人员可以通过对比分析，优化新系统的算法和功能，增强系统的智能化和自适应能力。

调查研究法

调查研究法在自动化测试管理系统的开发过程中也占有重要地位。需求分析不仅仅依靠理论推演，而是基于实际问题和业务需求来进行。对于自动化测试管理系统而言，使用者的需求、期望和反馈是系统设计中的关键考虑因素。调查法帮助研究人员直接了解用户需求，确保设计的系统符合实际应用场景，提升用户体验。

例如，研究人员可以对开发人员、测试人员以及项目经理进行问卷调查或深度访谈，收集他们在日常使用自动化测试工具中的痛点和需求。调查法能够揭示出系统在实际应用中的操作难度、效率瓶颈以及功能不足之处，从而指导系统设计。通过这样的调查，研究人员可以确保系统具有良好的用户操作界面（UI）、高效的自动化功能和准确的缺陷预测能力，进而提高测试管理的效率和质量。

实验验证法

实验验证法是基于人工智能的自动化测试管理系统设计中的重要方法。通过实验法，研究人员能够对系统的功能和算法进行实际验证和测试，评估其效果和性能。尤其是在机器学习和深度学习算法应用的自动化测试系统中，实验验证法能够直接证明模型的有效性、准确性和应用范围。

例如，研究人员可以通过实验对比不同的智能测试用例生成算法，评估其生成的测试用例在不同测试场景下的覆盖率和缺陷检测率。通过实际测试和数据分析，研究人员可以进一步调整和优化系统算法，确保其在实际工作中的高效性和准确性。

数学建模法在自动化测试管理系统中起着基础性作用。尤其是在预测模型和优化算法的设计过程中，数学建模能够帮助研究人员定量分析问题，提供科学的解决方案。通过建立数学模型，研究人员能够精确描述测试过程中的数据流动、算法优化和缺陷预测机制。

例如，在设计自动化缺陷预测模型时，研究人员可以利用回归分析、贝叶斯网络等数学工具建立模型，从而预测软件中的潜在缺陷。这些数学模型为系统提供了理论依据，确保系统设计科学、合理且高效。

综上所述，在基于人工智能的自动化测试管理系统的研究过程中，文献回顾法、比较分析法、调查研究法、实验验证法和数学建模法等多种研究方法相互配合，帮助研究人员全面、系统地解决问题。通过合理选择和灵活应用这些方法，能够有效提高系统的性能和实用性，确保系统在实际环境中能够发挥出最佳效果。

1.5论文结构

第一章主要介绍本课题的研究背景与意义，分析当前相关领域的研究现状，提出本系统的设计思路与方法，并概述论文的整体结构。第二章阐述了系统开发中涉及的关键技术，包括B/S架构、讯飞大模型、MySQL数据库及IDEA开发工具等。第三章从功能性与非功能性两个方面分析系统需求，并进行可行性论证，明确系统业务流程。第四章进行系统的总体与详细设计，涵盖系统架构、功能结构、数据表设计及各核心模块的设计内容。第五章详细描述各模块的具体实现过程，展示前端界面与功能实现。第六章对本系统的研究成果进行总结，并提出未来的优化方向。

第二章 相关技术介绍

2.1B/S架构

人工智能的快速发展使得基于AI的自动化测试管理系统逐渐成为软件开发和测试过程中的重要组成部分。AI驱动的自动化测试管理系统具有显著的优势，尤其是在测试效率、智能化程度以及资源利用方面，展现出许多传统测试方法所无法比拟的特点。基于AI的自动化测试管理系统能够利用服务器端的资源进行数据处理和算法计算，从而实现对所有用户的实时更新和优化。

在这种系统架构中，AI算法、数据分析等复杂的计算任务都集中在服务器端完成，用户无需依赖本地设备的计算能力和配置。无论是使用低配置的设备，还是通过不同的终端（如手机或电脑），用户只需通过浏览器即可访问系统，并不需要额外安装任何软件。系统的计算和逻辑处理全部由后台服务器承担，减轻了用户端设备的负担，也确保了在不同设备和平台上的一致性和兼容性。

此外，基于AI的自动化测试管理系统具备极高的便利性。由于所有数据处理和功能更新都集中在服务器端，系统的更新和优化可以在不影响用户体验的情况下，快速推送至所有访问用户。即使在使用集群架构的情况下，系统的升级也可以做到无缝、无感知地进行，确保用户的持续稳定体验。

总的来说，基于人工智能的自动化测试管理系统为测试人员提供了一种便捷、智能的工具，能够快速适应不同设备和平台，提升了工作效率并优化了测试过程。无论是在日常使用中，还是在面对系统更新时，用户都能享受到轻松、流畅的体验。

2.2讯飞大模型

讯飞大模型是由科大讯飞公司开发的一种基于人工智能技术的大规模语言模型。该模型采用深度学习和自然语言处理（NLP）技术，通过海量的文本数据训练，具备强大的语义理解与生成能力。讯飞大模型的核心优势在于其能够理解复杂的上下文关系，进行多任务学习，涵盖了从语言生成、情感分析到机器翻译等多个领域，具有广泛的应用潜力。

在基于人工智能的自动化测试管理系统中，讯飞大模型可以为系统提供智能化的支持。首先，通过自然语言处理能力，讯飞大模型能够解析和理解需求文档、缺陷报告、测试用例等非结构化文本数据，自动提取关键信息并生成相应的测试用例或测试脚本。其次，在自动化缺陷检测和预测方面，讯飞大模型能够基于历史数据和实时反馈，智能预测潜在的缺陷区域，帮助测试团队提高测试的覆盖率和准确性。此外，讯飞大模型还可以通过对测试结果的智能分析，提供优化建议，进一步提升测试管理系统的效率和效果。

总的来说，讯飞大模型在自动化测试管理系统中的应用，有助于提高测试过程的智能化程度，减少人工干预，提升软件质量保障能力。

2.3MySQL数据库

在基于人工智能的自动化测试管理系统中，MySQL数据库作为核心的数据存储解决方案，扮演着至关重要的角色。MySQL是一个开源、免费的关系型数据库管理系统，以其高效、稳定和易用性成为许多应用的首选数据库之一。在本系统的设计中，MySQL不仅承担着存储大量测试数据、用例信息、测试结果和缺陷报告的任务，还为系统提供了高效的数据管理和查询能力。

MySQL的优势在于它强大的数据处理能力和灵活的查询功能，使得自动化测试管理系统能够快速处理复杂的测试数据，并提供快速响应的查询服务。通过使用MySQL，测试人员能够方便地存储和检索历史测试数据，同时支持事务管理，保证数据一致性和完整性。此外，MySQL的高并发处理能力能够保证在大规模用户访问时，系统能够稳定运行并提供高效的服务。

本系统利用MySQL进行数据存储，能够实现测试用例、测试执行过程及结果的动态管理。通过与人工智能算法的结合，系统还能够实现基于数据的智能化分析，如测试结果的趋势预测、缺陷分析等，进一步提升测试效率和质量。因此，MySQL数据库在本系统中不仅提供了可靠的数据存储解决方案，也支持了智能分析功能，帮助实现自动化测试管理的全面优化。

2.4IDEA开发工具

在基于人工智能的自动化测试管理系统的开发过程中，IDEA（IntelliJ IDEA）作为主要的集成开发环境（IDE），在提升开发效率和代码质量方面发挥了重要作用。作为一款由JetBrains公司开发的IDE，IDEA被广泛应用于Java及其他多种编程语言的开发中，因其智能化的功能和卓越的性能，成为开发者的首选工具。

IDEA提供了强大的代码智能提示和自动补全功能，能够帮助开发者快速编写高质量的代码。无论是在构建人工智能算法，还是在开发系统的核心模块时，IDEA都能有效减少语法错误，提高开发效率。其内置的调试工具也极大地提升了开发过程中问题定位的准确性，帮助开发人员快速识别和修复潜在的缺陷。

IDEA对Spring Boot、Vue等技术栈提供了极好的支持，能够快速集成所需的框架和工具，提升系统开发的便捷性。在开发人工智能模型和算法时，IDEA还能够与Python等其他语言的插件兼容，方便进行跨语言开发。对于版本控制，IDEA提供了与Git、SVN等版本控制工具的深度集成，使得代码管理更加高效。

总之，IDEA作为开发工具，不仅在代码编写、调试和管理方面提供了极大的便利，还为团队协作和版本控制提供了有效支持，极大提高了开发过程中的工作效率和质量。

第三章 系统需求分析

3.1功能需求分析

基于人工智能的自动化测试管理系统的功能需求分析如下：

首页：作为系统的入口，首页需要展示系统的整体状态、重要通知、快速访问功能以及系统的实时数据概况，方便用户快速了解系统的运行情况。

个人中心：用户可以在个人中心管理自己的账户信息、查看历史操作记录、修改密码等。该模块还提供个性化设置，以便根据用户的需求定制界面和功能。

管理员管理：管理员负责系统用户的权限管理，包括新增、删除和修改用户权限、角色分配等。管理员还可查看用户的操作日志，确保系统安全性。

测试用例管理：该模块提供测试用例的创建、修改、删除和查看功能。用户可根据需求自定义测试用例并管理版本，确保测试过程规范化。

测试计划与调度：用户可以在此模块创建测试计划、指定测试人员、调度测试任务，并对测试进度进行监控和调整。

测试结果分析与报告：自动分析测试执行结果，生成测试报告，包括缺陷分析、性能测试结果等，并提供可视化分析工具帮助用户深入理解测试数据。

数据可视化：通过图表、仪表盘等方式展示测试数据，帮助用户直观地查看测试进度、缺陷分布等关键信息。

数据库管理：实现对系统数据库的管理，包括数据备份、恢复、查询和优化，确保数据的安全性和完整性。

系统中用户可以使用的各项功能，包括管理个人信息、编写和维护测试用例、安排测试计划、查看分析报告，以及操作数据库和执行自动化测试。整体功能围绕测试流程展开，帮助用户高效完成测试任务，提升工作效率。

3.2非功能需求分析

系统的非功能需求主要涉及系统的优化和改进建议，从而提升系统的用户体验和操作效率。可以从两个方面进行详细讨论：一是界面的设计要求，二是输入输出的设计规范。

关于界面的设计要求，在系统界面的规划中，必须确保界面简洁明了，用户能够一目了然地理解功能并顺畅操作。界面设计应避免复杂的视觉元素和不直观的业务提示，确保用户在使用过程中不会感到困惑或迷失。所有功能按钮和提示信息应清晰可见，操作流程应简便直观，最大限度地提升用户的操作舒适度。

关于输入输出设计的建议，应遵循简洁高效的原则。对于系统的输入控件，如日期选择器，应该根据不同场景提供合适的选择范围。例如，在普通业务场景下，如填写报告时间，日期精确到日即可，无需过于精细到秒。而对于涉及精确时间的场景，如某些自动化测试的时间戳记录，则应允许精确到秒或更高精度。这样的设计能够避免用户在不需要的情况下进行过多操作，同时保证关键数据的准确性。

总体来说，系统的非功能需求应关注提高系统的可操作性和易用性，使得用户能够在简单、友好的界面下高效地完成任务。

3.3可行性分析

3.3.1时间可行性

对于基于人工智能的自动化测试管理系统的开发，首先需要考虑并确保的是项目的时间可行性。时间可行性是项目能否顺利完成的关键标准。虽然对系统的功能和效果有着很高的期望，但如果开发周期过长，超出了一年或两年的范围，且需要依赖大量的专业团队支持，那么这样的时间安排就不可行。时间可行性指的是在设定的时间框架内完成项目的能力。如果项目能够在规定的时间内高质量完成，那么就可以认为是可行的；反之，如果无法在预定的时间内实现目标，不论计划多么完善，都无法认为是可行的。因此，合理规划项目时间，并确保在合理的期限内完成，是系统开发成功的基础。

3.3.2经济可行性

经济可行性是一个必须要重点考虑的因素。简单来说，经济可行性就像是有多少资金来支撑项目的开展，需要合理控制开发成本。在项目实施过程中，不能依赖于高昂的商业化数据库或付费开发工具，因为这会增加开发的成本，而作为毕业设计，通常不具备这样高的预算。因此，需要选择开源且免费的技术框架和工具，以保证在不超出预算的情况下，顺利实现系统功能。

经济可行性是毕业设计实施过程中首要考虑的方面，需要确保所使用的技术和工具能够在经济上合理且可承受，避免使用任何超出预算的资源。对于学生来说，承担额外的费用是不现实的，且没有必要。在这种情况下，利用开源工具和技术实现项目需求，不仅能保证项目的顺利进行，也能确保符合毕业设计的经济可行性要求。

3.3.3技术可行性

技术可行性是确保项目成功实现的关键因素之一。技术可行性主要是指在现有的技术条件和资源下，项目是否能够顺利实现预期目标。为了确保技术可行性，本项目选择了在大学课程中已学过的技术栈，这样不仅能减少学习和适应新技术的时间，还能更有效地利用已有的知识和技能来解决问题。在选择技术时，特别注意避免使用非开源或过于复杂的技术，因为这将大大增加后期实施的难度和成本。

因此，在技术选型上，专注于使用开源且社区支持广泛的编程语言和框架，这使得开发过程中的技术问题能够得到及时的解决，同时也能确保项目的可持续发展。通过选用开源技术，项目不仅在开发过程中能够灵活应对各种问题，还能减少外部依赖和额外成本，从而大大提升了技术可行性，确保了系统的顺利开发和实现。

3.4系统业务流程

在基于人工智能的自动化测试管理系统中，业务流程的设计是根据系统需求和业务需求的具体情况来进行规划的。从业务角度来看，不同行业和领域的需求各不相同，但从技术层面来看，核心任务仍然是对数据的有效处理，包括信息的增、删、改、查等操作。

在处理用户或基础信息时，采用的是新增操作的业务流程。当用户提交新数据时，系统会先进行数据的有效性验证，确保所输入的信息符合预设的规则。通过验证后，若数据通过校验，则会将其保存到数据库中，确保信息的准确性和完整性。这一过程通过自动化脚本和智能化算法进行辅助，确保测试用例、测试结果等信息的及时和准确录入。

以上流程通过图形化的方式呈现，如下所示：

对于修改的流程而言，其实一方面是要把修改的数据准备好，另一方面其实要针对于数据库表中的修改ID也需要配置好。修改不同于新增，新增直接可以把所有的东西增进去。业务流程图如下：