【摘 要】
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随着计算机技术日新月异的发展,计算机软件越来越融入人们的日常生活中,人们也越来越关注软件的安全性和稳定性问题。与此同时,软件规模扩大化和复杂化,使得提高软件代码的质量更加困难。在软件测试过程中,开发人员往往希望尽快找出造成故障的错误代码并修复,从而避免或减少软件缺陷引起的风险和经济损失。软件测试是提高软件代码质量的重要手段。当发现软件存在缺陷时,开发或测试人员需要对程序代码进行人工检查来发现引起故
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随着计算机技术日新月异的发展,计算机软件越来越融入人们的日常生活中,人们也越来越关注软件的安全性和稳定性问题。与此同时,软件规模扩大化和复杂化,使得提高软件代码的质量更加困难。在软件测试过程中,开发人员往往希望尽快找出造成故障的错误代码并修复,从而避免或减少软件缺陷引起的风险和经济损失。软件测试是提高软件代码质量的重要手段。当发现软件存在缺陷时,开发或测试人员需要对程序代码进行人工检查来发现引起故障的错误代码所在的具体位置,这个工作需要大量的人力和时间开销。因此,如何快速、准确地检测并定位到引起故障的错误代码受到研究人员的重视。近年来软件故障定位在国内外拥有重要科学意义和应用前景。然而现有软件错误定位方法尚不完善,主要存在以下挑战:(1)实际应用软件中存在多个错误,而现有方法主要是针对单错误,仅有的多错误定位方法效果并不理想;(2)现有多错误定位方法核心是使用基于聚类的方法,需要人为设定错误类数即故障数,不能自适应确定故障数;(3)偶然正确测试用例的存在会使错误定位的精度下降,但在多错误定位中较少考虑偶然正确测试用例对其效果的影响。针对上述问题,本文从密度聚类入手并结合识别偶然正确测试用例进行软件错误定位研究。首先,针对多错误程序,提出了基于密度聚类的方法,在不预设故障数的情况下进行自适应聚类;其次,从理论角度分析研究偶然正确测试用例对错误定位精度的影响,并提出偶然正确测试用例在多错误程序中的识别方法;最后,提出一种考虑偶然正确测试用例的高精度多错误定位方法框架,优化聚类效果并提高错误定位的精度和效率。本文对9个程序的3240个故障版本的案例进行研究,实验表明相对于其他基于聚类的多错误定位技术,本文提出的技术在错误定位及聚类效果和效率方面表现得更好。
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