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Affiliation of Author(s):计算机科学与工程学院
Journal:内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版）
Funded by:省、市、自治区科技项目
Key Words:软件故障；协同训练；分类器；训练样本
Abstract:传统的软件故障定位方法样本需求量大、费用昂贵．针对这一问题，提出了一种优化的Ｃｏ－Ｔｒａｄｅ软件故障定位方法．首先，利用执行语句与测试语句之间的动态关系实现协同学习，在语句级利用半监督方法训练分类器；然后，对Ｃｏ－Ｔｒａｄｅ算法的权值进行自适应优化，进一步改善分类器的性能，并对后续执行语句进行判别式分类，从而定位故障信息；最后，基于Ｓｉｅｍｅｎｓ Ｓｕｉｔｅ数据库对算法的性能进行了计算机仿真分析．经对比分析，该方法具有较强的有效性和优越性。
First Author:liyong
Indexed by:Journal paper
Volume:46
Issue:2
Page Number:2
Number of Words:1
ISSN No.:1001-8735
Translation or Not:no
CN No.:15-1049/N
Date of Publication:2017-03-15