【摘 要】
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考虑到在检测到错误后需诊断错误,而目前的错误诊断算法多是基于单个错误的假设,且算法复杂度较高,在分析主动测试和被动测试中分别采用经典错误诊断算法——Ghedamsi算法和M
【机 构】
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北京工业大学信息学部,可信计算北京市重点实验室,信息安全等级保护关键技术国家工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（61501007）资助项目
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考虑到在检测到错误后需诊断错误,而目前的错误诊断算法多是基于单个错误的假设,且算法复杂度较高,在分析主动测试和被动测试中分别采用经典错误诊断算法——Ghedamsi算法和Miller算法的基础上,提出了一种改进的错误诊断算法。该算法基于主动测试,先根据测试结果获得初始诊断集,然后由被动测试的逆向判定法得到错误诊断集,最后由测试序列进一步筛选得到最终的错误诊断结果。在生成和验证诊断集时,只对包含可疑转换的测试用例执行遍历操作,使算法更趋高效。算法分析和实例验证结果表明,该算法能够高效地诊断单个错误。
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