Sammanhang: Befintliga fellokaliseringstekniker kombinerar olika programfunktioner och likhetskoefficienter med målet att exakt bedöma likheterna mellan de dynamiska spektra av dessa programfunktioner för att förutsäga var felen finns. Många sådana tekniker uppskattar sannolikheten för en viss programfunktion som orsakar de observerade felen. De ignorerar ofta det buller som införs av andra funktioner på samma uppsättning avrättningar som kan leda till de observerade misslyckanden. Det är oklart i vilken utsträckning sådant buller kan lindras. Mål: Syftet med detta dokument är att utveckla en ram som minskar bullret vid felrelaterade korrelationsmätningar. Vi utvecklar en fellokaliseringsram som använder kedjor av viktiga basblock som programfunktioner och en bullerreducerande metodik för att förbättra likhetskoefficienterna för fellokaliseringstekniker. Vi utvärderar vårt ramverk på fem bastekniker med hjälp av fem medelstora program i verkligheten inom olika tillämpningsområden. Vi genomför också en fallstudie på ämnen med flera fel. Resultat: Det experimentella resultatet visar att de syntetiserade teknikerna är mer effektiva än sina bastekniker med nästan 10%. Dessutom är deras runtime overhead-faktorer för att samla in de nödvändiga funktionsvärdena praktiska. Fallstudien visar också att de syntetiserade teknikerna fungerar bra på personer med flera fel. Vi drar slutsatsen att den föreslagna ramen har en betydande och positiv effekt när det gäller att förbättra effektiviteten hos motsvarande basteknik.
Xu och al. REF utvecklar en ram för bullerminskning för lokalisering av fel.
A General Noise-Reduction Framework for Fault Localization of Java Programs
{'venue': 'INFORMATION AND SOFTWARE TECHNOLOGY', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}