神经网络在软件多故障定位中的应用研究

被引：5

作者：

何加浪 ^{[1
]}

张宏 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国电子科技集团第三十八研究所

[2] 南京理工大学计算机科学与技术学院

来源：

计算机研究与发展 | 2013年 / 50卷 / 03期

基金：

国家自然科学基金重大研究计划;

关键词：

可疑度; 多故障定位; 神经网络; 程序调试; 故障征兆;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.53 []; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081202 ; 0835 ; 081104 ; 0812 ; 1405 ;

摘要：

针对软件多故障定位问题,提出一种基于神经网络的多故障定位模型.通过故障相关性分析,计算故障定位使用的输入对每个故障的支持度分量.利用神经网络模型学习输入的覆盖位置与各故障间的关系,针对每个可能包含故障的位置,构建理想输入作为已学习神经网络的输入,计算出该位置包含各故障的支持度,最终对每个故障确定其按支持度排序的位置序列,从而完成多故障定位的任务.实验结果表明,较传统方法,该模型对各故障可疑位置具有很强的分辨能力,表现出较大的优越性,对于提高软件多故障调试效率有很大帮助.

引用

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