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杭州电子科技大学陈滨获国家专利权

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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于错误传播建模和缺陷特征增强的软件错误定位方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115617650B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202211098966.4,技术领域涉及:G06F11/3668;该发明授权基于错误传播建模和缺陷特征增强的软件错误定位方法是由陈滨;曾鸿艳;邵艳利;魏丹;王兴起设计研发完成,并于2022-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

基于错误传播建模和缺陷特征增强的软件错误定位方法在说明书摘要公布了:本发明涉及一种基于错误传播建模和缺陷特征增强的软件错误定位方法。本发明首先排除偶然性正确测试用例对软件错误定位的干扰用以缺陷特征增强,得到优化的程序频谱。然后根据程序频谱和程序执行上下文构造基于语句和测试用例的复杂网络模型,通过排名算法计算节点重要性,再由节点重要性给测试用例分配不同权重,最后综合测试用例权重和基于覆盖率的错误定位计算公式计算语句可疑度。本发明通过减小偶然性正确测试用例对真正错误语句的覆盖率提高软件错误定位效率,并利用复杂网络排名算法计算测试用例对错误定位的贡献,降低多条语句错误怀疑度值相同对错误定位效率的影响,节约软件开发成本。

本发明授权基于错误传播建模和缺陷特征增强的软件错误定位方法在权利要求书中公布了:1.基于错误传播建模和缺陷特征增强的软件错误定位方法,其特征包括如下步骤: 步骤1:对源程序进行插桩,执行测试用例,收集测试用例的程序频谱,包括执行结果和执行覆盖信息; 步骤2:降低偶然性正确测试用例对错误定位的负面影响; 步骤3:分别使用成功和失败测试用例的执行覆盖信息建立两个有向无权复杂网络模型GP和GF; 3-1.根据程序频谱建立测试用例和语句节点之间的连接,如果测试用例ti覆盖语句sj则ti与sj之间存在双向边; 3-2.根据测试用例执行上下文建立语句和语句节点之间的连接,单向逆序连接测试用例执行轨迹中的语句节点; 步骤4:通过TrustRank排名算法分别计算复杂网络模型GP和GF中每个节点的重要性,并通过节点重要性给成功和失败测试用例分配权重,计算加权后的语句执行四元组信息; 4-1.构造转移矩阵表示网络模型中节点之间的随机游走跳转概率,对GP和GF构造转移矩阵方法相同; 对于GF,构造一个大小为Ns×Nt的矩阵S2T,其中Ns表示失败测试用例执行语句向量的并集,Nt表示失败测试用例的数量;如果语句si覆盖tj,tj执行条语句,表示tj执行的语句数量,分配因为tj执行条语句时每条语句对tj的TR贡献值为;构造一个大小为Nt×Ns的矩阵T2S,如果tj执行si,si覆盖个失败测试用例,分配 因为si执行个失败测试用例时,每个测试用例对si的TR贡献值为构造一个表示语句之间错误传播的Ns×Ns的转移矩阵S2S,当语句si与sj之间有边时,sij=1Ns,并将S2S按列归一化; 4-2.构造信任传播向量,选择测试用例节点作为种子节点,添加测试用例提供的额外信息来控制节点在网络模型中的游走行为;让复杂网络在随机游走过程中对该种子节点集合具有更高的偏向性; 信任传播向量的形式设置为vs表示语句的信任传播向量,vt表示测试用例的信任传播向量;因为只选择测试用例节点作为种子节点,所以在GF中,失败测试用例执行的语句数量越少,则权重应该越大,所以其中: ci表示ti执行的语句数量,在GP中给成功测试用例分配相同的权重值即 其中NP是成功测试用例总数; 4-3.计算语句执行四元组信息,每一轮迭代过程中,语句节点吸收相连的测试用例节点和指向其的语句节点的重要性,测试用例节点根据连接的语句节点重要性修改自身的重要性,语句和测试用例节点重要性相互作用,直至整个网络节点重要性稳定;第k次迭代时,相应节点重要性的计算: 其中ws和wt分别代表语句和测试用例的节点重要性向量,α是阻尼系数,作用是使得计算迭代中节点值传递能够稳定延续,不至于中断或者无限放大;运行两次上述算法,得到GF和GP中节点重要性向量,迭代完成后对向量标准化: 4-4.通过修改后的测试用例权重信息计算语句的四元组信息向量: 其中和分别表示程序中每条语句执行失败和成功测试用例数量的向量,Nf和Np分别表示失败和成功测试用例总数; 步骤5:通过SBFL计算公式根据语句的四元组信息计算可疑度,将错误定位信息按可疑度降序排列,可疑度高的语句被认定为更有可能出错。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学,其通讯地址为:310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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