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多故障程序的概率诊断方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 创新点摘要 | 第5-6页 | | 摘要 | 第6-8页 | | ABSTRACT | 第8-9页 | | 第1章 绪论 | 第13-39页 | | 1.1 研究背景及意义 | 第13-15页 | | 1.2 软件故障诊断研究现状 | 第15-35页 | | 1.2.1 程序切片 | 第15-17页 | | 1.2.2 基于统计的故障定位 | 第17-27页 | | 1.2.3 基于模型的软件调试 | 第27-29页 | | 1.2.4 概率图模型诊断 | 第29-30页 | | 1.2.5 各类软件故障诊断方法的分析和比较 | 第30-35页 | | 1.3 当前存在的主要问题 | 第35-36页 | | 1.4 本文的研究内容 | 第36-37页 | | 1.5 本文的组织结构 | 第37-39页 | | 第2章 多故障程序诊断的问题模型 | 第39-53页 | | 2.1 多故障程序诊断问题 | 第39-41页 | | 2.2 BARINEL技术及基于模型诊断的复杂性 | 第41-43页 | | 2.3 概率图模型诊断技术 | 第43-52页 | | 2.3.1 有向概率图模型的表示 | 第44-46页 | | 2.3.2 概率图模型的学习 | 第46-48页 | | 2.3.3 概率图模型的推理 | 第48-52页 | | 2.4 本章小结 | 第52-53页 | | 第3章 感染图及其概率诊断方法 | 第53-81页 | | 3.1 启发性实例 | 第53-55页 | | 3.2 基础概念 | 第55-58页 | | 3.2.1 程序控制流图CFG | 第55-56页 | | 3.2.2 扩展的控制流图CDFG | 第56-58页 | | 3.2.3 感染图IG | 第58页 | | 3.3 基于IG的多故障程序诊断框架IGADER | 第58-72页 | | 3.3.1 IG建模过程 | 第59-62页 | | 3.3.2 推理算法 | 第62-72页 | | 3.4 实验分析 | 第72-80页 | | 3.4.1 实验设计 | 第72-73页 | | 3.4.2 评估标准 | 第73-74页 | | 3.4.3 采用PS评价标准的实验结果 | 第74-77页 | | 3.4.4 采用Effort评价标准的实验结果 | 第77-78页 | | 3.4.5 时间复杂度的实验分析 | 第78-80页 | | 3.5 本章小结 | 第80-81页 | | 第4章 概率因果图及其概率诊断方法 | 第81-107页 | | 4.1 启发性实例 | 第81-82页 | | 4.2 概率因果图的基本理论 | 第82-86页 | | 4.2.1 程序依赖图PDG | 第82-84页 | | 4.2.2 因果模型 | 第84-85页 | | 4.2.3 Noisy-or模型 | 第85-86页 | | 4.2.4 概率因果图PCEG | 第86页 | | 4.3 基于PCEG的多故障程序诊断框架 | 第86-98页 | | 4.3.1 建模部分 | 第87-96页 | | 4.3.2 概率推理 | 第96-98页 | | 4.4 实验分析 | 第98-106页 | | 4.4.1 实验设计 | 第98-99页 | | 4.4.2 Siemens数据集的实验 | 第99-101页 | | 4.4.3 space和grep的实验 | 第101-103页 | | 4.4.4 测试用例影响分析 | 第103-105页 | | 4.4.5 时间复杂度的实验分析 | 第105-106页 | | 4.5 本章小结 | 第106-107页 | | 第5章 扩展的隐马尔可夫模型及其概率诊断方法 | 第107-124页 | | 5.1 启发性实例 | 第107-108页 | | 5.2 EHMM诊断方法的基本理论 | 第108-109页 | | 5.3 基于EHMM的多故障程序诊断框架 | 第109-117页 | | 5.3.1 EHMM的建模过程 | 第110-113页 | | 5.3.2 EHMM的推理部分 | 第113-114页 | | 5.3.3 EHMM的实例分析 | 第114-117页 | | 5.4 实验分析 | 第117-123页 | | 5.4.1 实验设计 | 第117-118页 | | 5.4.2 含“虚假依赖”的故障版本的实验结果 | 第118-121页 | | 5.4.3 全部故障版本的实验结果 | 第121-123页 | | 5.4.4 时间复杂度分析 | 第123页 | | 5.5 本章小结 | 第123-124页 | | 第6章 概率图模型诊断系统的实现与应用 | 第124-139页 | | 6.1 诊断系统的设计 | 第124-133页 | | 6.1.1 预处理模块的设计 | 第126-132页 | | 6.1.2 概率诊断模块的设计 | 第132-133页 | | 6.2 程序故障诊断的实现和应用 | 第133-135页 | | 6.3 认知能力诊断的实现和应用 | 第135-138页 | | 6.3.1 基于IGADER的认知诊断过程 | 第135-136页 | | 6.3.2 基于PCEG的认知诊断过程 | 第136-138页 | | 6.4 本章小结 | 第138-139页 | | 第7章 结论与展望 | 第139-141页 | | 7.1 本文的主要工作和结论 | 第139-140页 | | 7.2 对未来工作的研究展望 | 第140-141页 | | 参考文献 | 第141-151页 | | 攻读学位期间公开发表论文 | 第151-152页 | | 致谢 | 第152-153页 | | 作者简介 | 第153页 |
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论文编号BS2476361，这篇论文共153页
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