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公开(公告)号：CN105975388B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201610184439.3
申请日：2016-03-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了基于频谱的增量式缺陷定位方法，该方法采用增量式逐步迭代的方法，利用程序信息和测试信息找出程序缺陷语句或者预测缺陷语句可能存在的范围。该方法首先通过运行测试用例，收集测试用例在程序中执行的覆盖信息即频谱信息以及运行结果信息生成覆盖信息表；再对覆盖信息表进行统计分析，计算程序语句可疑度，根据可疑度对程序语句进行排序获得缺陷定位序列；根据定位序列中语句排列逐个进行排错，直到找到引发程序异常的语句。本发明从多角度采取优化策略提高软件缺陷定位的效率，提高了测试用例的覆盖率，很好地减少了收集频谱的开销，提高了可疑度算法的精确性。
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公开(公告)号：CN104008051B
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201410210134.6
申请日：2014-05-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种频谱信息去冗优化的软件缺陷定位方法，通过运行测试用例，收集程序运行结果信息即频谱信息；对所得频谱信息进行去冗优化处理，利用频谱信息计算可疑度；根据可疑度值的大小对语句进行降序排列，根据已排序的语句序列逐个进行排错，直至找到引发程序异常的语句。本发明在基于频谱的错误定位方法中，在利用覆盖信息表进行可疑度计算之前，对频谱信息进行去冗余处理，利用有效的频谱信息进行可疑度计算，提高根据可疑度进行缺陷定位的可靠性，进而提高软件缺陷定位的效率。
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公开(公告)号：CN105975388A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610184439.3
申请日：2016-03-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3688 , G06F11/3676
Abstract: 本发明公开了基于频谱的增量式缺陷定位方法，该方法采用增量式逐步迭代的方法，利用程序信息和测试信息找出程序缺陷语句或者预测缺陷语句可能存在的范围。该方法首先通过运行测试用例，收集测试用例在程序中执行的覆盖信息即频谱信息以及运行结果信息生成覆盖信息表；再对覆盖信息表进行统计分析，计算程序语句可疑度，根据可疑度对程序语句进行排序获得缺陷定位序列；根据定位序列中语句排列逐个进行排错，直到找到引发程序异常的语句。本发明从多角度采取优化策略提高软件缺陷定位的效率，提高了测试用例的覆盖率，很好地减少了收集频谱的开销，提高了可疑度算法的精确性。
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公开(公告)号：CN104008051A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410210134.6
申请日：2014-05-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种频谱信息去冗优化的软件缺陷定位方法，通过运行测试用例，收集程序运行结果信息即频谱信息；对所得频谱信息进行去冗优化处理，利用频谱信息计算可疑度；根据可疑度值的大小对语句进行降序排列，根据已排序的语句序列逐个进行排错，直至找到引发程序异常的语句。本发明在基于频谱的错误定位方法中，在利用覆盖信息表进行可疑度计算之前，对频谱信息进行去冗余处理，利用有效的频谱信息进行可疑度计算，提高根据可疑度进行缺陷定位的可靠性，进而提高软件缺陷定位的效率。
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