本文選題：錯誤定位 + 排序?qū)W習(xí)　； 參考：《電子科技大學(xué)學(xué)報》2017年03期

【摘要】：基于譜的錯誤定位(SBFL)是減小軟件調(diào)試?yán)щy的有效方法。SBFL方法將運行特征組合成不同的錯誤定位模型,可這些模型受特定程序及測試集影響,性能并不穩(wěn)定�；诖�,提出一種排序?qū)W習(xí)方法LTR-sbfl,針對不同的程序及其測試集,能學(xué)習(xí)到相應(yīng)的錯誤定位模型。LTR-sbfl首先收集已標(biāo)注錯誤語句的程序舊版本,采用與SBFL相同的方法,獲得程序語句的運行特征。接著,將錯誤行與正確行代碼的運行特征兩兩相減,確定為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的一個實例。最后,使用分類算法,從訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)造排序模型。在3個基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果證實,LTR-sbfl的定位精度優(yōu)于其他SBFL方法。
[Abstract]:Spectrum based error location (SBFL) is an effective method to reduce the difficulty of software debugging. SBFL combines the running features into different error location models, but these models are affected by specific programs and test sets, and the performance of these models is not stable. Based on this, a sort learning method LTR-sbfl. for different programs and their test sets, the corresponding error location model. LTR-sbfl first collects the old version of tagged error statements, and adopts the same method as SBFL. Gets the running characteristics of the program statement. Then, the running characteristics of the error line and the correct line code are subtracted and determined as an example of the training data. Finally, the sorting model is constructed from the training data using the classification algorithm. The experimental results on three datum data sets show that the positioning accuracy of LTR-sbfl is better than that of other SBFL methods.
【作者單位】： 長沙學(xué)院數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61100139) 湖南省科技計劃項目(2015GK3071)
【分類號】：TP311.53

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本文編號：1911702