本文選題：軟件調(diào)試 + 錯(cuò)誤定位　； 參考：《電子學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：軟件系統(tǒng)中往往存在多個(gè)錯(cuò)誤,它們之間互相干擾,這抑制了錯(cuò)誤定位的能力.為解決該問(wèn)題,提出一種基于Chamelelon聚類分析的多錯(cuò)誤定位方法.首先,將每一個(gè)失敗程序執(zhí)行軌跡和所有成功程序執(zhí)行軌跡合并,計(jì)算其懷疑度,按懷疑度大小選取高可疑元素作為程序執(zhí)行軌跡的特征元素,按照該特征元素對(duì)失敗程序執(zhí)行軌跡進(jìn)行約簡(jiǎn);其次,聚類分析將失敗程序執(zhí)行軌跡分簇,每簇包含一個(gè)錯(cuò)誤;然后,將失敗程序執(zhí)行軌跡簇與所有成功程序執(zhí)行軌跡合并,重新計(jì)算其懷疑度;最后,根據(jù)合并后的簇生成的懷疑度序列,采用并行調(diào)試模式同時(shí)定位程序中的多個(gè)錯(cuò)誤.實(shí)證研究表明該方法可以有效地定位程序中的多個(gè)錯(cuò)誤.
[Abstract]:There are often many errors in the software system, which interferes with each other, which inhibits the ability of error location. In order to solve the problem, a multi error location method based on Chamelelon clustering analysis is proposed. First, the trajectory of each failure program is combined with all the successful program execution tracks, and the skepticism is calculated, and the skepticism is calculated. The size is selected as the feature element of the program execution path, and the execution trajectory of the failure program is reduced according to the feature element. Secondly, the cluster analysis divides the failed program into a cluster and contains one error. Then, the trajectory cluster of the failure program is combined with all the successful program execution trajectories to recalculate it. In the end, the parallel debug mode is used to locate multiple errors in the program at the same time, based on the skepticism sequence generated by the merged cluster. The empirical study shows that this method can effectively locate multiple errors in the program.

【作者單位】： 河南工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;糧食信息處理與控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)礦業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61602154,No.61673384,No.61502497,No.U1404617) 糧食信息處理與控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室資助項(xiàng)目(No.KFJJ-2016-105) 河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目(No.16A520005) 河南工業(yè)大學(xué)高層次人才基金(No.2015BS006);河南工業(yè)大學(xué)“省屬高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金”(No.2016QNJH28) 河南省重點(diǎn)科技攻關(guān)項(xiàng)目(No.162102310405,No.152102110075)
【分類號(hào)】：TP311.53;TP311.13

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6 陳國(guó)華;廖小蓮;夏君;;證券投資分析的聚類分析方法[A];中國(guó)企業(yè)運(yùn)籌學(xué)[2011（1）][C];2011年

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8 牛東曉;乞建勛;;網(wǎng)絡(luò)資源平衡問(wèn)題的聚類分析優(yōu)化遺傳算法研究[A];2001年中國(guó)管理科學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2001年

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10 鄒曉玫;修春波;;基于聚類分析的犯罪率相關(guān)因素的研究[A];當(dāng)代法學(xué)論壇（二○一○年第3輯）[C];2010年

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本文編號(hào)：1896857