申请/专利权人：延安大学

申请日：2023-12-19

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117743158A

主分类号：G06F11/36

分类号：G06F11/36;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/0499;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了一种基于突变分析的复合型软件故障定位方法和系统，包括：获取故障定位的目标程序语句及用于故障定位的测试套件；基于Beam搜索算法，搜索预设排名范围内的高频率突变体；利用测试套件测试高频率突变体，得到突变前后目标程序语句的被覆盖信息和执行结果集合；分析被覆盖信息和执行结果集合，计算突变前后目标程序语句的可疑分，输出可疑分的降序列表；计算故障定位技术下突变前后目标程序语句的可疑分和对应降序列表之间的相似性系数；聚合所有技术生成的相似性系数并将高相似性系数的突变体映射到各自突变前的目标程语句；将相似性系数作为目标语句的可疑度得分进行排序，输出排序列表；根据排序列表结果，得到软件故障位置。

主权项：1.一种基于突变分析的复合型软件故障定位方法，其特征在于，包括：获取故障定位的目标程序语句及用于故障定位的测试套件；基于Beam搜索算法，搜索所述用于故障定位时目标程序语句中预设排名范围内的高频率突变体；利用所述测试套件，测试所述高频率突变体和用于故障定位的目标程序语句，得到突变前和突变后目标程序语句的执行结果集合；其中，所述执行结果集合包括被覆盖信息和测试套件测试目标程序语句的测试结果；其中，所述被覆盖信息为目标程序语句被测试套件执行过程覆盖信息；基于预设的频谱故障定位技术和神经网络模型，计算突变前后目标程序语句的可疑分，并分别输出所述可疑分的降序列表；其中，所述可疑分包括基于频谱技术计算的可疑分和基于神经网络模型计算的可疑分；计算所有故障定位技术下所述突变前和突变后目标程序语句可疑分和对应的降序列表之间相似性系数，聚合所有故障定位技术下所述突变前和突变后目标程序语句可疑分和对应降序列表之间的相似性系数，根据所述相似性系数，筛选可疑高频突变体;将可疑高频率突变体映射到各自突变前的目标程语句，将所述最大相似性可疑高频率突变体的相似性系数作为该语句的可疑度得分；对所有可执行语句可疑度得分进行排序，并输出排序列表，根据排序列表，得到软件故障的位置。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 延安大学 一种基于突变分析的复合型软件故障定位方法及系统

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