TBFL和SAFL方法熵分析

期刊名字：计算机科学
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论文作者：王蓁蓁，徐宝文，周毓明，陈林
作者单位：金陵科技学院信息技术学院,江苏省信息分析工程实验室,南京大学软件新技术国家重点实验室,南京大学计算机科学与技术系
更新时间：2022-10-08
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论文简介

为TBFL(testing-based fault localization)方法和SAFL(similarity-aware fault localization)方法构造了熵模型,并用该模型对Dicing方法、TARANTULA方法、SAFL方法在一个实例上进行分析比较.结果表明,熵模型可以为构造以及分析TBFL方法和SAFL方法提供一个原则性框架.

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熵错误定位相似性错误定位 Entropy Testing-based fault localization Similarity-aware fault l

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