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基于Chameleon聚类分析的多错误定位方法
  • ISSN号:0372-2112
  • 期刊名称:《电子学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]河南工业大学信息科学与工程学院,河南郑州450001, [2]中国矿业大学计算机科学与技术学院,江苏徐州221116, [3]粮食信息处理与控制教育部重点实验室,河南郑州450001
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61602154,No.61673384,No.61502497,No.U1404617);粮食信息处理与控制教育部重点实验室资助项目(No.KFJJ-2016-105);河南省高等学校重点科研项目(No.16A520005);河南工业大学高层次人才基金(No.2015BS006);河南工业大学“省属高校基本科研业务费专项资金”(No.2016QNJH28);河南省重点科技攻关项目(No.162102310405,No.152102110075)
中文摘要:

软件系统中往往存在多个错误,它们之间互相干扰,这抑制了错误定位的能力.为解决该问题,提出一种基于Chamelelon聚类分析的多错误定位方法.首先,将每一个失败程序执行轨迹和所有成功程序执行轨迹合并,计算其怀疑度,按怀疑度大小选取高可疑元素作为程序执行轨迹的特征元素,按照该特征元素对失败程序执行轨迹进行约简;其次,聚类分析将失败程序执行轨迹分簇,每簇包含一个错误;然后,将失败程序执行轨迹簇与所有成功程序执行轨迹合并,重新计算其怀疑度;最后,根据合并后的簇生成的怀疑度序列,采用并行调试模式同时定位程序中的多个错误.实证研究表明该方法可以有效地定位程序中的多个错误.

英文摘要:

There exist usually multiple faults in software systems.Mutual interference among them inhibits the ability of fault localization.A multiple fault localization based on Chameleon clustering was proposed.First,the suspiciousness of program elements is computed based on the combination of each failed program execution trace with all passed program execution traces.The most suspicious elements are selected as feature elements,which reduced the corresponding failed program execution traces.Second,the reduced failed program execution traces are performed by clustering analysis,after that,each failed cluster contains one fault.Third,each failed cluster merges passed cluster,and then the suspiciousness of program elements is computed.Finally,multiple faults are located simultaneously in terms of the descending suspiciousness of program elements in each failed cluster in parallel debugging mode.Experimental results show that the approach located multiple faults effectively.

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期刊信息
  • 《电子学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电子学会
  • 主编:郝跃
  • 地址:北京165信箱
  • 邮编:100036
  • 邮箱:new@ejournal.org.cn
  • 电话:010-68279116 68285082
  • 国际标准刊号:ISSN:0372-2112
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2087/TN
  • 邮发代号:2-891
  • 获奖情况:
  • 2000年获国家期刊奖,2000年获国家自然科学基金志项基金支持,中国期刊方阵“双高”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:57611