文章摘要:软件缺陷的存在导致软件无法满足用户的需求，如何高效高质量地定位缺陷是消除软件缺陷的关键。基于模型的缺陷定位技术是当前学术界的研究热点，可以用于检测软件系统故障找到软件失效的原因。然而，现有基于模型的缺陷定位技术中，未考虑非相邻节点间传递依赖和测试用例对可疑度的影响，导致缺陷定位精度和效率低。提出了基于概率模型检测的软件缺陷定位方法(probabilistic model checking method for software fault location,PMCSFL)。首先提出一种程序概率模型，用于提高模型的推理能力；然后设计了基于执行路径构建程序概率模型的学习算法；最后设计了基于概率模型检测的软件缺陷定位算法，用于缺陷定位分析。通过在公共数据集Siemens上进行实验和分析，表明了PMC-SFL方法与五种现有的缺陷定位方法 RankCP、BNPDG、Tarantula、SOBER以及CT相比，具有更高的软件缺陷定位精度和效率。

文章关键词:缺陷定位,概率模型检测,测试用例,执行轨迹,概率计算树逻辑,

论文作者:任胜兵 陈军 谭文钊 左兴 

作者单位:中南大学计算机学院 

论文DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.04.0132

论文分类号: TP311.53

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