软件缺陷是存在于软件中的偏差,可在某个特定条件下导致软件出现故障,损害软件的安全性。在传统的软件系统中,软件的耦合性高、在可靠性以及可扩展性等方面都不是很好,所以当系统中某个模块发生错误的时候就会造成系统更大的损坏,因此,为了解决传统软件的缺陷,提高软件的可靠性以及可扩展性等,是目前软件相关研究的重点,软件缺陷诊断是二分类问题,主要将软件分为有缺陷部分和无缺陷部分,然后对缺陷部分的信息进行分析,并对新的软件模块进行缺陷预测。为了能够更好地解决这些问题,提出了面向服务的架构,它是一个组件模型,能够将系统中的不同的模块通过中立的接口连接起来。这些接口是独立于硬件平台、操作系统以及编程语言,所以面向服务的软件架构能够灵活地运用于其他的多个应用和业务流程,且服务请求者到服务提供者的绑定与服务之间应该是松耦合的。因此对服务组合进行缺陷的诊断与处理进行研究是十分有意义的。脉冲神经膜系统（Spiking neural P system,简称SN P systems）是一种特殊的神经型膜系统,它具有类似神经系统的网络式结构。由于其具有很强的学习能力,在很多实际问题中也能运用脉冲神经膜系统去解决。本文就首次将脉冲神经膜系统应用于解决服务组合诊断问题,主要研究内容如下:首先用着色脉冲神经膜系统对服务组合进行模型定义,然后用着色脉冲神经膜系统对服务组合中的可用服务、组件以及连接器进行建模,然后分析了系统在任何情况下出现故障时,系统能够快速处理。然后用理论推理证明了该模型的正确性,同时将所提出的方法与Petri网服务组合故障诊断方法进行了实验对比,结果显示,该方法在故障处理的效率和稳定性方面有一定的优势,当服务组合发生故障后能够及时的处理故障,让系统恢复正常。