在軟件的調(diào)試過程中,有效而準(zhǔn)確地識(shí)別錯(cuò)誤的位置非常重要,其中基于覆蓋的錯(cuò)誤定位（CBFL）和基于變異的錯(cuò)誤定位（MBFL）廣泛應(yīng)用于軟件調(diào)試中。這兩種錯(cuò)誤定位方法都需要使用測試用例信息實(shí)現(xiàn)錯(cuò)誤定位,包括測試用例的代碼執(zhí)行路徑和測試用例的輸出結(jié)果信息。已有的研究表明,基于變異分析的錯(cuò)誤定位技術(shù)的精度高于基于覆蓋的錯(cuò)誤定位技術(shù)�；谧儺惙治龅腻e(cuò)誤定位技術(shù)采用人工植入錯(cuò)誤的方法生成變異體,也就是相應(yīng)的變異程序,在這些變異體上執(zhí)行測試用例,最后計(jì)算出每條語句的懷疑度值。開發(fā)人員根據(jù)語句懷疑度值的排列順序,依次檢查語句,從而提高軟件調(diào)試效率。MBFL的錯(cuò)誤定位精度高,但考慮到大型程序擁有極大數(shù)量的測試用例,因此獲取測試用例的執(zhí)行結(jié)果是一項(xiàng)花費(fèi)巨大的工作。針對(duì)在大量變異體上執(zhí)行測試用例并獲取執(zhí)行結(jié)果的過程中存在的巨大花費(fèi),本文提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和程序變異的測試用例輸出預(yù)測方法。首先在少量變異體上執(zhí)行測試用例,用這些執(zhí)行結(jié)果作為訓(xùn)練集,然后預(yù)測剩余測試用例的執(zhí)行結(jié)果。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測測試用例的執(zhí)行結(jié)果,可以大大減少人工判斷測試用例執(zhí)行結(jié)果的成本,進(jìn)而提高軟件測試人員的工作效率。為了進(jìn)一步... 

【文章來源】：北京化工大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于覆蓋的錯(cuò)誤定位
        1.2.2 基于變異的錯(cuò)誤定位
        1.2.3 測試用例執(zhí)行結(jié)果預(yù)測方法研究現(xiàn)狀
    1.3 課題主要研究內(nèi)容
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
第二章 研究現(xiàn)狀
    2.1 基于覆蓋的錯(cuò)誤定位技術(shù)研究現(xiàn)狀
        2.1.1 基于覆蓋的錯(cuò)誤定位問題描述
        2.1.2 基于覆蓋的錯(cuò)誤定位方法
        2.1.3 偶然性成功測試用例以及影響
    2.2 基于變異的錯(cuò)誤定位技術(shù)研究現(xiàn)狀
    2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究
        2.3.1 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法
        2.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
    2.4 測試用例執(zhí)行結(jié)果預(yù)測方法研究現(xiàn)狀
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于學(xué)習(xí)的測試用例執(zhí)行結(jié)果預(yù)測方法研究
    3.1 測試用例特征向量構(gòu)造方法研究
    3.2 基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的測試用例執(zhí)行結(jié)果預(yù)測
        3.2.1 支持向量機(jī)
        3.2.2 K最近鄰分類算法
        3.2.3 樸素貝葉斯分類
    3.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測試用例執(zhí)行結(jié)果預(yù)測
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于預(yù)測的MBFL技術(shù)研究
    4.1 MBFL的基本思想和原理
    4.2 變異體與懷疑度計(jì)算
    4.3 MBFL的基本框架
    4.4 基于預(yù)測的MBFL算法過程
    4.5 本章小結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    5.1 研究問題
    5.2 實(shí)驗(yàn)對(duì)象
    5.3 評(píng)估指標(biāo)
        5.3.1 變異測試預(yù)測評(píng)估指標(biāo)
        5.3.2 錯(cuò)誤定位評(píng)估指標(biāo)
        5.3.3 數(shù)據(jù)差異性評(píng)估指標(biāo)
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        5.4.1 四種機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測精度的比較
        5.4.2 變異覆蓋和語句覆蓋對(duì)預(yù)測精度的比較
        5.4.3 錯(cuò)誤定位精度的評(píng)估
    5.5 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄
致謝
作者和導(dǎo)師簡介
附件


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]針對(duì)基于變異錯(cuò)誤定位的一種動(dòng)態(tài)變異執(zhí)行策略[J]. 龔沛,耿楚瑤,郭俊霞,趙瑞蓮.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2016(02)
[2]基于偶然性正確測試用例發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤定位方法[J]. 馮潞潞,丁佐華.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2015(22)
[3]自動(dòng)化軟件錯(cuò)誤定位技術(shù)研究進(jìn)展[J]. 虞凱,林夢香.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2011(08)
[4]面向路徑覆蓋的演化測試用例生成技術(shù)(英文)[J]. 謝曉園,徐寶文,史亮,聶長海.  軟件學(xué)報(bào). 2009(12)

碩士論文
[1]基于變異錯(cuò)誤定位的變異執(zhí)行策略研究[D]. 龔沛.北京化工大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3163473