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申请/专利权人：北京化工大学
摘要：本发明公开了一种基于高阶变异的程序自动化错误定位方法及系统，涉及软件调试技术领域，包括：高阶变异体生成步骤和语句怀疑度度量步骤。本发明提出了基于错误分布的高阶变异体生成技术有效分析了错误的潜在分布，生成特定的高阶变异体显著提高了高阶变异体的生成效率；首次使用高阶变异体用于真实场景中的错误定位，旨在通过使用高阶变异体模拟真实场景下的错误情况；语句怀疑度度量有效考虑到错误可能存在的分布，提升了错误定位的精度。
主权项：1.一种基于高阶变异的程序自动化错误定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S101.高阶变异体生成步骤：获取语句的怀疑度，依据语句的怀疑度计算相应的语句权重，组合权重后归一化处理得到权重矩阵，通过计算语句组合的变异体数量矩阵来生成高阶变异体；S201.语句怀疑度度量步骤：对所有高阶变异体执行测试套件，获得其执行结果和杀死信息，得到变异杀死信息，通过使用怀疑度计算公式得到变异体怀疑度，对变异体的怀疑度进行进一步评估，计算得到语句怀疑度值，根据语句怀疑度值对程序语句进行排序；S101.高阶变异体生成具体包括以下步骤：S1011.获取语句怀疑度列表；S1012.计算语句权重与组合；S1013.计算语句组合对应的变异体个数；S1014.生成高阶变异体；S1012.计算语句权重与组合的具体内容为：根据程序语句s的怀疑度Suss，定义语句的权重为： 式中，s为程序语句，n为语句标号，Suss为程序语句的怀疑度；则程序p的语句权重集合为：；若生成k阶变异体，则对程序语句进行k次排列，其对应权重矩阵为： 其中，表示矩阵的转置，i为程序语句排列次数；对应权重矩阵使用归一化方法处理得到权重矩阵；S1013.计算语句组合对应的变异体个数的具体内容为：权重矩阵中每个元素表示k条语句组合生成k阶变异体的权重；若生成k阶变异体的数量为N，则变异体生成数量矩阵为： 因此，的每个元素表示生成k阶变异体的k条语句组合变异生成的数量；S1014.生成高阶变异体的具体内容为：依据变异体生成数量矩阵，生成对应语句组合下的k阶变异体。
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百度查询： 北京化工大学 一种基于高阶变异的程序自动化错误定位方法及系统
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