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软件自动修复关键技术研究

摘要第9-11页
ABSTRACT第11-13页
第一章 绪论第14-28页
    1.1 研究背景第14-16页
        1.1.1 传统维护面临的成本问题第14-15页
        1.1.2 不可控条件下的维护问题第15-16页
    1.2 研究现状第16-22页
        1.2.1 错误定位相关工作第17-18页
        1.2.2 补丁生成相关工作第18-20页
        1.2.3 补丁验证相关工作第20-21页
        1.2.4 现有工作的分析和总结第21-22页
    1.3 拟解决的科学问题和主要贡献第22-24页
    1.4 论文组织结构第24-28页
第二章 相关研究工作第28-38页
    2.1 软件失效和软件错误第28-29页
    2.2 软件测试第29-30页
    2.3 错误报告第30-32页
    2.4 修复软件错误第32-35页
        2.4.1 传统人工修复调试过程第32-33页
        2.4.2 软件错误自动修复第33-35页
    2.5 遗传编程第35-37页
        2.5.1 基于搜索的软件工程第36页
        2.5.2 遗传算法第36页
        2.5.3 遗传编程第36-37页
    2.6 本章小结第37-38页
第三章 基于软件自动修复的错误定位技术研究第38-56页
    3.1 引言第38-40页
    3.2 错误定位技术评估方法第40-44页
        3.2.1 基于开发人员的角度评估第40页
        3.2.2 基于软件自动修复的角度评估第40-41页
        3.2.3 基于软件自动修复的评估框架第41-42页
        3.2.4 评估标准第42-43页
        3.2.5 统计测试第43-44页
    3.3 评估框架实现:Gen Prog-FL第44页
    3.4 实验设计第44-48页
        3.4.1 研究问题第45页
        3.4.2 基准测试程序第45-47页
        3.4.3 测试的错误定位技术种类第47-48页
        3.4.4 实验设置第48页
    3.5 实验结果及分析第48-53页
    3.6 本章小结第53-56页
第四章 基于随机搜索的软件自动修复技术第56-70页
    4.1 引言第56-58页
    4.2 利用随机搜索指导软件自动修复第58-61页
        4.2.1 基于遗传编程的修复算法:Gen Prog第58-59页
        4.2.2 基于随机搜索的修复算法:RSRepair第59-61页
        4.2.3 RSRepair原型实现第61页
    4.3 实验及结果分析第61-68页
        4.3.1 实验目的第62页
        4.3.2 实验设置第62-64页
        4.3.3 结果分析第64-68页
    4.4 讨论及启示第68-69页
    4.5 本章小结第69-70页
第五章 基于弱重编译技术加速补丁有效性验证第70-86页
    5.1 引言第70-73页
    5.2 弱重编译技术第73-76页
        5.2.1 技术概述第73页
        5.2.2 程序元素粒度定义第73-74页
        5.2.3 基于弱重编译技术的补丁生成第74-76页
    5.3 基于弱重编译技术的原型实现第76-80页
        5.3.1 框架第76-78页
        5.3.2 实例分析第78-80页
    5.4 实验结果及分析第80-83页
        5.4.1 实验设置第80页
        5.4.2 性能分析第80-82页
        5.4.3 插装损耗第82-83页
    5.5 讨论第83-84页
        5.5.1 弱编译优势分析第83页
        5.5.2 弱编译必要性第83-84页
    5.6 本章小结第84-86页
第六章 基于测试用例排序技术加速补丁有效性验证第86-98页
    6.1 引言第86-87页
    6.2 测试用例排序技术相关工作研究第87-89页
        6.2.1 测试用例排序技术概述第88页
        6.2.2 测试用例排序信息第88-89页
    6.3 FRTP技术主要思想与算法第89-92页
        6.3.1 FRTP技术概述第89-90页
        6.3.2 FRTP技术算法第90-92页
    6.4 实验结果及分析第92-95页
        6.4.1 评估标准第92-94页
        6.4.2 性能分析第94-95页
    6.5 本章小结第95-98页
第七章 总结与展望第98-102页
    7.1 工作总结第98-99页
    7.2 研究展望第99-102页
致谢第102-104页
参考文献第104-118页
作者在学期间取得的学术成果第118-119页
攻读博士学位期间参加的科研项目第119页

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