多线程技术因其可以提高计算效率、共享数据存储和节省资源开销在程序开发中得到了广泛应用,然而随着多线程程序的复杂度越来越高,软件开发人员面临着程序设计中出现的大量并发错误,其中死锁和数据竞争是较为常见的错误。国内外很多机构在这一方面做了大量研究,并取得很多研究成果。目前死锁和数据竞争的检测方法可分为静态检测和动态检测,然而静态检测的精度低,存在很多误报,而动态检测的覆盖率低,存在漏报。此外在检测过程中,它们几乎都没有考虑到线程时序的不确定性,同时无法计算死锁和数据竞争发生的概率并根据概率生成优先级列表。针对这些问题,本文提出了基于二型模糊逻辑的死锁和数据竞争检测方法。方法分为四个步骤：(1)搜集可以静态确定线程时序的语句并定义规则库,根据此规则库,静态扫描目标程序,得到时序关系依赖图(Time Sequence Graph, TSG);(2)根据TSG图,使用静态分析技术对目标程序进行预处理,获得潜在死锁和数据竞争；(3)使用基于区间型二型模糊逻辑的隐马尔科夫模型(Interval Type-2Fuzzy Logic Hidden Markov Model, IT2FHMM)获得目标程序中所有潜在死锁和数据竞争位置点对的时序先后概率；(4)根据得到的时序先后概率对死锁和数据竞争进行评估,计算出所有死锁和数据竞争发生的概率,并通过发生概率生成死锁和数据竞争优先级列表供软件开发人员优先处理发生概率高的死锁和数据竞争。基于上述方法,本文开发了死锁检测工具DLdetector和数据竞争检测工具DRdetector,并将两个工具应用于实验,检测两组多线程程序。通过分析检测结果,表明本文方法可以有效提高死锁和数据竞争的检测精度,减少误报,并提供优先级列表。本文方法是该领域的一项新的探索,是现有检测工具的一项重要补充。