作者：何加浪 张宏可疑度多故障定位神经网络程序调试故障征兆
摘要：针对软件多故障定位问题，提出一种基于神经网络的多故障定位模型．通过故障相关性分析，计算故障定位使用的输入对每个故障的支持度分量．利用神经网络模型学习输入的覆盖位置与各故障间的关系，针对每个可能包含故障的位置，构建理想输入作为已学习神经网络的输入，计算出该位置包含各故障的支持度，最终对每个故障确定其按支持度排序的位置序列，从而完成多故障定位的任务．实验结果表明，较传统方法，该模型对各故障可疑位置具有很强的分辨能力，表现出较大的优越性，对于提高软件多故障调试效率有很大帮助．
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