[发明专利]一种三维曲面表示的软件错误定位方法

权利要求书

1.一种三维曲面表示的软件错误定位方法，其特征在于实现步骤如下：

（1）提取训练集中各程序的错误语句的运行特征，选择某种可疑度函数，计算错误语句的可疑度，然后对这些错误语句进行聚类；所述错误语句的运行特征包括该错误语句在失败的程序执行中运行的次数和在成功的程序执行中运行的次数；

（2）根据每个聚类中错误语句的运行特征和相应的可疑度值，对每个聚类进行中心化，获取该聚类的中心，以获取每个聚类的某种特性，每个聚类中心的特征就代表了一种错误模式；

（3）将所述聚类中心拟合成三维曲面，该三维曲面函数就是经过校正和优化后的可疑度函数；

（4）运行测试集中的程序，根据所述程序的执行信息，利用所述经过校正和优化后的可疑度函数计算程序中各语句的可疑度，按照可疑度值的大小对各语句进行排序，得到可疑度排位表，根据可疑度排位表，对程序语句逐条排查，定位程序中的错误；所述执行信息包括程序执行成功与否，以及程序每条语句分别在成功的程序执行中的运行次数和在失败的程序执行中的运行次数。

2.根据权利要求1所述的三维曲面表示的软件错误定位方法，其特征在于：所述步骤（1）选择可疑度函数采用Tarantula，Jaccard，Ochiai或SBI函数计算所述错误语句的可疑度。

3.根据权利要求1所述的三维曲面表示的软件错误定位方法，其特征在于：所述步骤（1）中的聚类方法采用KNN算法或K-means算法。

4.根据权利要求1所述的三维曲面表示的软件错误定位方法，其特征在于：所述步骤（2）根据错误语句在失败的程序中运行的次数，在成功的程序中运行的次数以及该错误语句的可疑度值，分别求取它们的均值来对聚类进行中心化。

5.根据权利要求1所述的三维曲面表示的软件错误定位方法，其特征在于：所述步骤（3）采用样条插值方法或将这些聚类中心拟合成三维曲面。