导读:本文包含了错误级别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:错误定位,程序谱,方法级别
错误级别论文文献综述
徐迟,苏小红,王甜甜[1]（2019）在《基于程序谱的方法级别错误定位技术》一文中研究指出自动化的软件错误定位是软件调试过程中的一个热点问题,旨在更高效地发现软件中的错误。然而,目前的软件错误定位技术大多是针对语句级别的定位,而语句级别的定位精度不是很高,一旦定位失败,程序员就会很难发现软件中的错误。为了进一步地提高软件错误定位的效率,本文提出了一种基于程序谱的方法级别错误定位技术。方法级别的错误定位相比于语句级别的错误定位,其优势在于,方法级别定位的效率会更高,可以首先确定bug语句存在于待测程序的某个方法中,然后通过人工调试的方法进一步确定bug语句的具体位置。本文首先提出了一种基于程序谱的方法级别错误定位方法,随后,对本文的方法进行了实验分析。实验表明,本文方法能够有效提高方法级别错误定位的精度。(本文来源于《智能计算机与应用》期刊2019年02期）
徐迟[2]（2018）在《方法级别的软件错误定位方法研究》一文中研究指出目前,软件开发领域的发展非常迅速,软件的规模也日益增大,各类应用软件的质量、性能要求也越来越严格。为了保证大规模软件的质量,人们提出了许多自动化的错误定位的方法,来辅助程序员对软件进行调试。然而,目前软件错误定位方法的研究大多是针对程序语句级别的,但是语句级别的错误定位的精度还不是很高,一旦定位失败,程序员就无法确定bug语句的具体位置。针对上述问题,本文完成了如下工作:首先,通过抽象语法树对待测程序进行了方法级别和语句级别的程序插桩。再通过执行插桩后的程序,得到相应待测程序的执行路径(方法的调用序列和语句的执行序列)。其次,实现了O方法和关联分析方法这两种基于程序谱的错误定位方法,并且和传统的Tarantula错误定位方法对比分析。实验表明,本文实现的两种基于程序谱的错误定位方法对于方法级别的定位效果要优于Tarantula方法。然后,本文还实现了基于加权软件行为图的方法级别错误定位方法,与基于程序谱的方法不同的是,加权软件行为图可以将待测程序复杂的执行路径更简洁地表现出来。然后对软件行为图进行挖掘,得到方法的错误签名列表。实验表明,该方法相比于基于程序谱的方法,在方法级别错误定位精度上也有相应地提高。此外,还使用了方法调用图来提高方法级别定位的精度,并且提出了审查开销系数这一指标来表示方法级别定位的效率。最后,对于本文的叁种错误定位方法,都提出了通过语句级别的定位结果来分析方法级别的定位结果的方法,同时和Tarantula进行了对比。实验表明,这种分析方法也可以增加错误定位的效率。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-06-01）
陈传波,谷涛,喻之斌[3]（2008）在《引入错误级别的测试集压缩模型研究》一文中研究指出开发者每一次对软件的修改都会导致测试集的增长。在进行回归测试时,如果重新运行所有的测试案例,成本将是极其昂贵的。于是,一些压缩测试集的算法被提出。这些算法能够找出一个与原测试集有相同覆盖度的压缩测试集,但这些压缩后的测试集在查错方面的性能不十分令人满意。引入错误级别的概念可以对测试案例的查错能力进行更为细致的划分。本文通过引入错误级别,改进了一个双标准测试集压缩模型,并提出了一个新的测试集压缩算法。改进后的双标准测试集压缩模型能提供关于测试案例查错能力的更具体的信息。新算法有一个重要的特点:在任何时候中断算法,仍然能得到一个满足覆盖度的压缩测试集。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2008年03期）
谷涛[4]（2007）在《引入错误级别的测试集压缩模型及其应用研究》一文中研究指出引入错误级别的概念,提出了一种同时考虑测试集覆盖度与查错能力的双标准压缩模型。把设计的测试用例保存在测试集中,按照一定的覆盖度标准组织起来;运行用例发现的软件错误也作为附加信息被保存在测试集中,并按照错误的严重程度评定一个级别。把设计的测试用例保存在测试集中,按照一定的覆盖度标准组织起来。运行用例发现的软件错误也作为附加信息被保存在测试集中,并按照错误的严重程度评定一个级别。最后在回归测试阶段,以用例曾发现过的软件错误的数量以及严重级别作为评价查错能力的标准,同时考虑覆盖度,对测试集进行压缩。在压缩原始测试集的过程中,利用一个权重参数决定覆盖度和查错能力哪个作为选择测试用例时更重要的标准。通过调整权重参数的具体取值(0 - 1)来得到性能不同的压缩测试集(从最大化查错能力到最大比例压缩率)。模型可以在极大地压缩原始测试集的同时保证相同的覆盖度和查错能力,如果对两个主要性能之一略作牺牲,则可以得到更大的压缩率。对于一个具体的测试用例,模型使用一组二进制的决策变量表示其是否覆盖了某个需求;另一个决策变量用来记录该用例发现的错误的严重级别数之和。只需要在运行测试用例后及时更新其发现的错误的信息,就能保证得到的压缩测试集具有良好的查错能力。由此产生的压缩测试集减少了运行成本,覆盖了所有的需求,最大可能的保留了查错能力。在软件测试中运用测试集压缩模型,可以显着地提高测试工作的效率,引入错误级别的双标准测试集压缩模型能提供关于测试用例查错能力的更具体的信息。模型有一个重要的特点:在任何时候中断算法,仍然能得到一个满足覆盖度的压缩测试集。实践证明,模型不仅可以有效地压缩原始测试集,而且可以最大限度地保证新测试集的查错能力,从而使项目在保证软件质量的前提下大幅减少测试的成本。(本文来源于《华中科技大学》期刊2007-01-01）
错误级别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目前,软件开发领域的发展非常迅速,软件的规模也日益增大,各类应用软件的质量、性能要求也越来越严格。为了保证大规模软件的质量,人们提出了许多自动化的错误定位的方法,来辅助程序员对软件进行调试。然而,目前软件错误定位方法的研究大多是针对程序语句级别的,但是语句级别的错误定位的精度还不是很高,一旦定位失败,程序员就无法确定bug语句的具体位置。针对上述问题,本文完成了如下工作:首先,通过抽象语法树对待测程序进行了方法级别和语句级别的程序插桩。再通过执行插桩后的程序,得到相应待测程序的执行路径(方法的调用序列和语句的执行序列)。其次,实现了O方法和关联分析方法这两种基于程序谱的错误定位方法,并且和传统的Tarantula错误定位方法对比分析。实验表明,本文实现的两种基于程序谱的错误定位方法对于方法级别的定位效果要优于Tarantula方法。然后,本文还实现了基于加权软件行为图的方法级别错误定位方法,与基于程序谱的方法不同的是,加权软件行为图可以将待测程序复杂的执行路径更简洁地表现出来。然后对软件行为图进行挖掘,得到方法的错误签名列表。实验表明,该方法相比于基于程序谱的方法,在方法级别错误定位精度上也有相应地提高。此外,还使用了方法调用图来提高方法级别定位的精度,并且提出了审查开销系数这一指标来表示方法级别定位的效率。最后,对于本文的叁种错误定位方法,都提出了通过语句级别的定位结果来分析方法级别的定位结果的方法,同时和Tarantula进行了对比。实验表明,这种分析方法也可以增加错误定位的效率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
错误级别论文参考文献
[1].徐迟,苏小红,王甜甜.基于程序谱的方法级别错误定位技术[J].智能计算机与应用.2019
[2].徐迟.方法级别的软件错误定位方法研究[D].哈尔滨工业大学.2018
[3].陈传波,谷涛,喻之斌.引入错误级别的测试集压缩模型研究[J].计算机工程与科学.2008
[4].谷涛.引入错误级别的测试集压缩模型及其应用研究[D].华中科技大学.2007