第4期 杨振兴，等：不变量的程序潜在错误预测 331 模式对用户代码进行预测潜在错误的方法，得到可 LI Jia.The study of software reliability early prediction 能隐含更深的程序错误，提高程序的可信性.对属性 based on support vector machine[D].HeFei:Hei fei Uni- 不变量的提取、属性向特征向量的转换、属性分类进 versity of Technology,2005. 行了探讨.重点研究了属性转换为与代码无关的特 [6]刘杰，阳小华，罗扬等.一种交互式的不变量动态发现编 征向量. 配工具[J].计算机应用与软件.2008,10：8586. LIU Jie,YANG Xiaohua,LUO Yang,WU Qujing.An in- 该方法运用支持向量机对软件潜在错误进行定 teracten instrum enter for dynamically discovering invariant 位分析，能快速查找到程序中错误，并可以反复使 [J].Computer Applications and Software,2008,10:85- 用，提高软件测试效率；通用性强，在预测阶段用来 86. 训练的不是具体的属性，而是学习一些属性槽，通过 [7]ERNST M D,COCKRELL J,GRISWOLD W G.Dynami- 支持向量机学习之后可以完全应用于同语言的不同 cally discovering likely program invariants to support pro- 程序中。 gram evolution[J].IEEE TSE,2001,27(2):1-25. [8]GRAVES T L,HARROLD M J,KIM J M,PORTER A, 参考文献： ROTHERMEL G.An empirical study of regression test se- [1]MARCUS E,STERN H.Blueprints for high availability lection techniques[J].ACM Transactions on Software Engi- [M].Washington:John Wiley,2003:38-42. neering and Methodology,2001,10(2):184-208. [2]BRUN Y.Software fault identification via dynamic analysis [9]SALTON G.Automatic information organization and retriev- and machine learning[D].Cambridge Massachusetts:Mas- al[M].New York MeGraw-Hill,1968:485-498. sachusetts Institute of Technology,2003. 作者简介： [3]汪廷华，田盛丰，黄厚宽.特征加权支持向量机[J].电 杨振兴，男，1985年生，硕士研究 子与信息学报，2009,31(3)：514-518. 生，主要研究方向为软件测试与人工智 WANG Tinghua,TIAN Shengfeng,HUANG Houkuan.Fea- 能 ture weighted support vector machine[J].Journal of Elec- tronics Information Technology ,2009,31(3):514-518. [4]程勇，罗键，吴长庆.基于支持向量机的环境质量评估方 法[J].计算机工程与应用，2009,45(2)：209-211. 刘久富，男，1971年生，博士，硕士生导师，主要研究方 CHENG Yong,LUO Jian,WU Changqing.Environmental 向为软件测试技术与软件质量工程. quality evalution based on SVM[J].Computer Engineering 孙琳，男，1983年生，硕士研究生，研究方向：软件测 and Applications,2009,45(2):209-211. 试 [5]李嘉.基于支持向量机的软件可靠性早期预测研究 [D].合肥：合肥工业大学，2005