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基于模型检测的多反例故障定位
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基于模型检测的多反例故障定位
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-18页
　　1.1 研究背景与意义第11-12页
　　1.2 调试技术的研究现状第12-14页
　　1.3 本文的主要工作与创新第14-16页
　　1.4 本论文的结构安排第16-18页
第二章 模型检测理论第18-28页
　　2.1 模型检测的过程第18-19页
　　2.2 Kripke模型第19-20页
　　2.3 时序逻辑第20-23页
　　　　2.3.1 CTL*计算树逻辑第20-21页
　　　　2.3.2 CTL分支时序逻辑第21页
　　　　2.3.3 LTL线性时序逻辑第21-23页
　　2.4 模型检测算法第23-25页
　　　　2.4.1 CTL模型检测算法第23-25页
　　　　2.4.2 LTL模型检测算法第25页
　　2.5 状态空间爆炸问题第25-27页
　　2.6 本章小结第27-28页
第三章 基于SPIN的反例收集方法第28-39页
　　3.1 模型检测器SPIN第28-31页
　　　　3.1.1 SPIN的基本检测过程第28-29页
　　　　3.1.2 Promela语言第29-30页
　　　　3.1.3 LTL公式第30-31页
　　3.2 主要的数据结构和反例第31-35页
　　　　3.2.1 状态向量第31-33页
　　　　3.2.2 深度优先堆栈第33-35页
　　　　3.2.3 已检测状态集合第35页
　　3.3 SPIN检测算法第35-37页
　　3.4 反例路径收集方案第37-38页
　　3.5 本章小结第38-39页
第四章 基于执行路径集合的引用序列模型研究第39-46页
　　4.1 多线程程序故障分析第39-40页
　　　　4.1.1 数据竞争第39页
　　　　4.1.2 死锁第39-40页
　　　　4.1.3 线程间执行顺序不当第40页
　　4.2 引用序列的模型定义第40-42页
　　　　4.2.1 重要的定义第41页
　　　　4.2.2 数据竞争序列模型第41页
　　　　4.2.3 顺序冲突序列模型第41-42页
　　　　4.2.4 原子冲突序列模型第42页
　　4.3 基于反例集合的引用序列转换第42-45页
　　　　4.3.1 执行路径与引用序列的关系第43-44页
　　　　4.3.2 引用序列的转换第44-45页
　　4.4 本章小结第45-46页
第五章 引用序列模型检测算法与故障定位方法第46-60页
　　5.1 序列模型检测及故障定位的整体框架及概述第46-47页
　　5.2 引用序列模型检测算法的详细介绍第47-53页
　　　　5.2.1 收集引用序列集合第47-48页
　　　　5.2.2 窗口及其更新策略第48-51页
　　　　5.2.3 引用序列模型检测算法第51-53页
　　5.3 异常序列的故障定位方法研究第53-59页
　　　　5.3.1 故障定位技术的概念第53-54页
　　　　5.3.2 常见的故障定位技术的对比分析第54-55页
　　　　5.3.3 Tarantula故障定位技术第55-56页
　　　　　　5.3.3.1 Tarantula的基本概念第55页
　　　　　　5.3.3.2 Tarantula的光谱模型第55-56页
　　　　　　5.3.3.3 Tarantula的具体使用第56页
　　　　5.3.4 基于Tarantula的多线程故障定位方法第56-59页
　　　　　　5.3.4.1 多线程下Tarantula方法的不足第56-58页
　　　　　　5.3.4.2 基于多线程的Tarantula故障定位方法的改进第58-59页
　　5.4 本章小结第59-60页
第六章 实例分析与实验第60-72页
　　6.1 基于模型检测的故障定位框架第60-61页
　　6.2 实例分析第61-66页
　　　　6.2.1 建模与模型检测第61-63页
　　　　6.2.2 引用序列的收集与转换第63-64页
　　　　6.2.3 异常序列的检测第64页
　　　　6.2.4 故障定位第64-66页
　　6.3 实验分析与对比第66-70页
　　　　6.3.1 实验环境第66页
　　　　6.3.2 实验结果分析第66-67页
　　　　6.3.3 关于窗口大小的分析第67-68页
　　　　6.3.4 效果分析第68-69页
　　　　6.3.5 与CCI方法的比较第69-70页
　　6.4 本章小结第70-72页
第七章 结论与展望第72-74页
　　7.1 结论第72-73页
　　7.2 展望第73-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-79页
攻读硕士期间取得的成果第79-80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。
 
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