声明
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究现状及存在的问题
1.2.1 软件故障调试方法
1.2.2 软件故障定位方法研究
1.2.3 软件动态行为分析方法研究
1.2.4 当前存在的问题
1.3 课题研究的主要内容
1.4 本文组织结构
第2章 基于动态控制行为挖掘的软件函数关联性分析
2.1 引言
2.2 函数间控制关系分析及动态执行追踪
2.2.1 基于控制关系的函数间行为描述
2.2.2 软件函数动态执行轨迹追踪方法
2.3 基于动态控制行为挖掘的函数关联性分析
2.3.1 函数动态控制行为挖掘
2.3.2 函数动态行为概率评估
2.3.3 语义网络描述的函数关联性建模
2.4 函数关联性实例分析和应用场景
2.4.1 实例分析
2.4.2 应用场景
2.5 实验结果及分析
2.6 本章小结
第3章 网络聚合频谱：融合实体故障关联性分析的测试频谱特征构建方法
3.1 引言
3.2 测试执行追踪和数据提取
3.2.1 追踪软件测试执行
3.2.2 数据提取
3.3 网络聚合频谱相关定义
3.4 算法描述
3.4.1 故障关联强度评估算法
3.4.2 网络聚合频谱下的故障定位算法
3.5 实验设置
3.5.1 实验对象
3.5.2 评价指标
3.6 实验结果及分析
3.6.1 最佳性能结果分析
3.6.2 加权聚合性能分析
3.6.3 聚合实体类型性能分析
3.6.4 不同特征因子性能分析
3.7 本章小结
第4章 基于PageRank的软件故障定位方法
4.1 引言
4.2 启发案例
4.3 基于PageRank 的软件故障定位方法
4.3.1 软件故障影响力网络构建
4.3.2 基于PageRank的故障定位器
4.3.3 候选集剪枝策略
4.3.4 故障定位整体流程
4.4 实验与结果分析
4.4.1 整体故障定位性能分析
4.4.2 阻尼系数影响分析
4.4.3 候选集剪枝性能分析
4.4.4 不同项目上的性能分析
4.4.5 与现有方法的性能对比
4.5 本章小结
第5章 基于故障中心性的软件故障定位方法
5.1 引言
5.2 故障中心性软件故障定位方法
5.2.1 软件故障网络
5.2.2 故障中心性
5.3 算法描述
5.3.1 故障影响力评估算法
5.3.2 故障中心性度量算法
5.4 实验结果及分析
5.4.1 整体故障定位性能分析
5.4.2 不同项目上的性能分析
5.4.3 不同关联实体的影响分析
5.4.4 与现有方法的性能对比
5.5 本章小结
第6章 动态软件网络下的软件故障定位综合应用
6.1 引言
6.2 网络聚合频谱和改进故障定位器的整合
6.2.1 整合框架
6.2.2 整合基于PageRank的故障定位器与网络聚合频谱
6.2.3 整合基于故障中心性的故障定位器与网络聚合频谱
6.3 实验结果与分析
6.3.1 整合基于PageRank的故障定位器的性能分析
6.3.2 整合基于故障中心性的故障定位器的性能分析
6.3.3 总体性能对比分析
6.4 本章小结
结 论
参考文献
攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果
致谢
燕山大学;
