所属单位：计算机科学与工程学院

发表刊物：内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版）

项目来源：省、市、自治区科技项目

关键字：软件故障；协同训练；分类器；训练样本

摘要：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。

第一作者：李勇

论文类型：期刊论文

卷号：46

期号：2

页面范围：2

字数：1

ISSN号：1001-8735

是否译文：否

CN号：15-1049/N

发表时间：2017-03-15