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基于GL_(2)-DNN的面向语句覆盖的程序缺陷定位方法
1
作者
彭玲
刘振宇
彭敏
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第1期46-52,155,共8页
针对现有的基于深度神经网络的缺陷定位方法中参数设定不便,结合遗传算法的全局随机搜索能力、L_(2)正则化防止模型过拟合与深度神经网络学习复杂非线性能力,提出一种基于GL_(2)-DNN模型的程序静态缺陷定位算法。通过遗传算法寻找深度...
针对现有的基于深度神经网络的缺陷定位方法中参数设定不便,结合遗传算法的全局随机搜索能力、L_(2)正则化防止模型过拟合与深度神经网络学习复杂非线性能力,提出一种基于GL_(2)-DNN模型的程序静态缺陷定位算法。通过遗传算法寻找深度神经网络最优超参数;将所得语句覆盖信息与状态值输入深度神经网络计算每条可执行语句的可疑度值;根据可疑度值由高往低排序进行缺陷定位。选用Siemens Suite数据集作为实验样本,将GL_(2)-DNN与五种缺陷定位算法进行实验对比,结果表明,该算法能更精确地定位缺陷,计算效率也有所提升。
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关键词
遗传算法
L_(2)正则化
深度神经网络
程序静态缺陷定位
语句覆盖信息
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题名
基于GL_(2)-DNN的面向语句覆盖的程序缺陷定位方法
1
作者
彭玲
刘振宇
彭敏
机构
南华大学计算机学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第1期46-52,155,共8页
文摘
针对现有的基于深度神经网络的缺陷定位方法中参数设定不便,结合遗传算法的全局随机搜索能力、L_(2)正则化防止模型过拟合与深度神经网络学习复杂非线性能力,提出一种基于GL_(2)-DNN模型的程序静态缺陷定位算法。通过遗传算法寻找深度神经网络最优超参数;将所得语句覆盖信息与状态值输入深度神经网络计算每条可执行语句的可疑度值;根据可疑度值由高往低排序进行缺陷定位。选用Siemens Suite数据集作为实验样本,将GL_(2)-DNN与五种缺陷定位算法进行实验对比,结果表明,该算法能更精确地定位缺陷,计算效率也有所提升。
关键词
遗传算法
L_(2)正则化
深度神经网络
程序静态缺陷定位
语句覆盖信息
Keywords
Genetic algorithm
L_(2)regularization
Deep neural network
Static program fault location
Statement coverage
分类号
TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于GL_(2)-DNN的面向语句覆盖的程序缺陷定位方法
彭玲
刘振宇
彭敏
《计算机应用与软件》
北大核心
2023
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