【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于信息技术及自动化，具体涉及一种基于突变分析的复合型软件故障定位方法及系统。
技术介绍
1、故障定位是软件开发调试过程中最关键的环节之一。目前存在各种不同种类的故障定位技术，部分定位技术擅长处理逻辑和关系算符相关的故障，而其他定位技术更适合处理算术算符相关的故障。但不同的故障定位技术在不同的场景下无法始终保持稳定的定位性能。缺少一种通用的定位技术能够始终对任何故障都表现出较好的定位效果。
2、突变分析是一种用于检测软件系统中的突变点的技术，它可以帮助开发人员快速定位故障。频谱故障定位技术是一种基于频谱分析的软件故障定位方法，它可以通过对程序的执行轨迹进行分析，找出导致故障的关键代码片段。神经网络模型定位技术是一种基于神经网络的软件故障定位方法，它可以通过对程序的执行轨迹进行建模和预测，找出可能导致故障的关键代码片段位置。
3、但单一故障定位技术存在普适性限制，亟需一种基于突变分析的复合型软件故障定位方法及系统，综合突变分析、频谱故障定位技术和神经网络模型定位技术帮助开发人员或自动程序修复工具来定位软件
【技术保护点】
1.一种基于突变分析的复合型软件故障定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于突变分析的复合型软件故障定位方法，其特征在于，利用所述测试套件，测试所述高频率突变体和用于故障定位的目标程序语句，得到突变前和突变后目标程序语句的执行结果集合，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于突变分析的复合型软件故障定位方法，其特征在于，所述计算所有故障定位技术下所述突变前和突变后目标程序语句可疑分和对应的降序列表之间相似性系数，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于突变分析的复合型软件故障定位方法，其特征在于，所述计...
【技术特征摘要】
1.一种基于突变分析的复合型软件故障定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于突变分析的复合型软件故障定位方法，其特征在于，利用所述测试套件，测试所述高频率突变体和用于故障定位的目标程序语句，得到突变前和突变后目标程序语句的执行结果集合，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于突变分析的复合型软件故障定位方法，其特征在于，所述计算所有故障定位技术下所述突变前和突变后目标程序语句可疑分和对应的降序列表之间相似性系数，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于突变分析的复合型软件故障定位方法，其特征在于，所述计算所述高频率突变体的可疑度得分，对所述可疑度得分进行排序，根据可疑值排序结果将故障定位到可疑度得分最高的突变体上，确定软件故障位置，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于突变分析的复合型软件故障定位方法，其特征在于，所述基于beam搜索算法，搜索所述用...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢生龙，杨战海，何婧媛，严都力，高志远，郭翔天，
申请(专利权)人：延安大学，
类型：发明
国别省市：
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