基于测试信息的交互式错误定位技术研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60803012
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    17.0万
  • 负责人：
    郝丹
  • 依托单位：
    北京大学
  • 学科分类：
    F0203.软件理论、软件工程与服务
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2008
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

本课题把测试信息的分析结果和程序员的反馈信息相结合，研究并提出了一种新颖的错误定位技术。其内容包括：（1）提出一种基于测试信息的交互式错误定位理论，利用测试用例的执行信息、程序依赖关系和程序员的反馈信息，为程序员不断推荐合适的程序断点，缩小程序员需要检查的可疑程序单元，从而定位导致程序运行失败的语句位置；（2）设计一种面向错误定位的测试输入选择技术，减少程序员需要检查执行结果的测试输入数目，从而减少程序员应用基于测试信息的错误定位技术的工作量；（3）研究利用测试用例的执行信息来计算语句可疑度的算法，确定不同语句可能是错误的程度，并以此为依据为程序员推荐程序断点；（4）构造程序中语句变量的依赖关系集合，把程序员检查的关注点的粒度从语句缩小到变量。（5）实现基于测试信息的交互式错误定位工具原型，并通过实验数据分析来验证基于测试信息的交互式错误定位技术的有效性。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（5）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（4）
专利数量（0）
Interactive Fault Localization Using Test Information
使用测试信息进行交互式故障定位
  • DOI：
    10.1007/s11390-009-9270-z
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY
  • 影响因子：
    1.9
  • 作者：
    Jiasu Sun;Tao Xie;Hong Mei;Dan Hao;Lu Zhang
  • 通讯作者：
    Lu Zhang
Test Input Reduction for Result Inspection to Facilitate Fault Localization
减少结果检验的测试输入，方便故障定位
  • DOI：
    10.1101/2020.02.21.959528
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Automated Software Engineering
  • 影响因子：
    3.4
  • 作者：
    Tao Xie;Dan Hao;Lu Zhang;Hong Mei;Jiasu Sun
  • 通讯作者：
    Jiasu Sun
Effective Message-Sequence Generation for Testing BPEL Programs
用于测试 BPEL 程序的有效消息序列生成
  • DOI：
    10.1109/tsc.2011.22
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Services Computing
  • 影响因子：
    8.1
  • 作者：
    Hong Mei;Qian Lan;Zhongjie Li;Jun Zhu;Jiasu Sun;Shanshan Hou;Yitao Ni;Lu Zhang
  • 通讯作者：
    Lu Zhang
Test-Data Generation Guided by Static Defect Detection
静态缺陷检测引导的测试数据生成
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY
  • 影响因子：
    1.9
  • 作者：
    Dan Hao;Jiasu Sun;Lu Zhang;He Li;Minghao Liu
  • 通讯作者：
    Minghao Liu
A Static Approach to Prioritizing JUnit Test Cases
确定 JUnit 测试用例优先级的静态方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Software Engineering
  • 影响因子：
    7.4
  • 作者：
    Ji Zhou;Lingming Zhang;Gregg Rothermel;Dan Hao;Hong Mei;Lu Zhang
  • 通讯作者：
    Lu Zhang

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其他文献

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  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郝丹;张璐;孙向阳;龚小强
  • 通讯作者：
    龚小强
Interactive Fault Localization Using Test Information
使用测试信息进行交互式故障定位
  • DOI：
    10.1093/cid/ciu681
  • 发表时间：
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    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵逸凡;郝丹
  • 通讯作者：
    郝丹

其他文献

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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