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基于数据挖掘的软件错误定位方法研究

致谢第4-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-9页
Extended Abstract第10-23页
变量注释表第23-24页
1 绪论第24-37页
    1.1 研究背景及意义第24-25页
    1.2 国内外研究现状第25-31页
    1.3 存在问题第31-32页
    1.4 研究内容第32-35页
    1.5 论文结构第35-36页
    1.6 本章小结第36-37页
2 错误定位及相关理论第37-49页
    2.1 问题描述第37页
    2.2 错误定位框架第37-41页
    2.3 程序切片第41-43页
    2.4 数据挖掘第43-48页
    2.5 本章小结第48-49页
3 基于关联分析及排序策略的错误定位方法第49-63页
    3.1 引言第49-50页
    3.2 错误定位方法第50-57页
    3.3 实验评估第57-62页
    3.4 本章小结第62-63页
4 基于动态切片和关联分析的错误定位方法第63-80页
    4.1 引言第63-64页
    4.2 研究动机第64-65页
    4.3 错误定位方法第65-69页
    4.4 实验评估第69-79页
    4.5 本章小结第79-80页
5 错误定位效率受偶然正确性测试用例影响理论分析第80-95页
    5.1 引言第80-81页
    5.2 偶然正确性相关定义第81-82页
    5.3 研究动机第82-84页
    5.4 理论分析框架第84-85页
    5.5 实例研究第85-94页
    5.6 本章小结第94-95页
6 面向有效错误定位的偶然正确性测试用例识别方法第95-114页
    6.1 引言第95-96页
    6.2 问题描述第96-97页
    6.3 偶然正确性测试用例识别方法第97-99页
    6.4 实验评估第99-113页
    6.5 本章小结第113-114页
7 基于Chameleon聚类分析的多错误定位方法第114-129页
    7.1 引言第114-115页
    7.2 问题描述第115页
    7.3 基于聚类分析的多错误定位第115-118页
    7.4 实验评估第118-128页
    7.5 本章小结第128-129页
8 总结与展望第129-131页
    8.1 论文工作总结第129-130页
    8.2 展望第130-131页
参考文献第131-143页
作者简历第143-146页
学位论文数据集第146页

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