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龙图腾网恭喜中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利基于语句执行路径的程序缺陷的定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118312407B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310477099.3，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权基于语句执行路径的程序缺陷的定位方法是由宋元章设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语句执行路径的程序缺陷的定位方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于语句执行路径的程序缺陷的定位方法，包括：以语句执行路径和执行结果对长短期记忆神经网络的训练、测试和修正，挖掘语句执行路径和执行结果之间的潜在关系，并将长短期记忆神经网络与DS证据理论进行有机融合，根据网络输出获取语句的可疑度值，依据可疑度值即可判断缺陷位置。本发明相比于现有的利用程序频谱、语句或者函数与执行结果训练网络的方法，语句执行路径具备更丰富的测试用例执行信息，除了可以反映语句覆盖情况外，还可以反映语句被执行的先后顺序，本发明获取判定的信息更多、准确率更高、错误遗漏的发生概率更低。

本发明授权基于语句执行路径的程序缺陷的定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语句执行路径的程序缺陷的定位方法，其特征在于，包括：S1、利用测试程序P＝{s1,s2,...,sM}依次执行测试用例集合T＝{t1,t2,...,tl}中的测试用例ti，采集语句覆盖情况，将每个测试用例生成对应的语句执行路径Psti＝e1,e2,…,ej,…,ez，其中，M表示构成测试程序的语句的个数，并用sj1≤j≤M表示测试程序中的第j个语句，ti1≤i≤l表示第i个测试用例，l表示测试用例的总数；z表示测试用例ti执行时覆盖语句的总数，ej1≤j≤z表示测试用例ti执行时覆盖的第j条语句的序号；记录测试用例ti1≤i≤l的执行结果Rsti，若ti执行成功，则Rsti为0，若ti执行失败，则Rsti为1；S2、长短期记忆神经网络的训练、测试和修正，具体为：S201、基于DS证据理论，确定定位结果的识别框架为Θ＝{A1,A2,…,AN}，其中，命题A1表示当前待识别的语句中存在缺陷，命题A2表示当前待识别的语句中不存在缺陷，其他命题表示当前待识别的语句中存在的其他情况；S202、选定L个长短期记忆神经网络，L为不小于3的整数，每个长短期记忆神经网络的激活函数、扩展速度和学习算法均不相同；各长短期记忆神经网络的拓扑结构也不相同，但需满足以下约束条件：输入层，1层，节点数为与测试程序的语句的个数相同，时间步数I＝maxM,Zmax，其中，Zmax表示各测试用例中最长的语句执行路径的语句个数；隐含层，3层；输出层，1层，节点数为N，N为不小于2的任意整数；softmax层；S203、选定样本数据的特征数据为：按照测试用例的语句执行路径中各元素的顺序，每次选择1个元素，依次输入到长短期记忆神经网络的输入层节点，输入的元素数与输入层的时间步数I相同，若测试用例的语句执行路径的元素总数小于长短期记忆神经网络的输入层的时间步数I，则最后补0作为输入；将测试用例的执行结果Rsti，1-Rsti作为样本数据的标记数据；S204、利用训练样本集完成长短期记忆神经网络的训练；S205、利用测试样本集完成长短期记忆神经网络的测试，通过DS证据理论将长短期记忆神经网络的输出转化生成证据，将证据的基本概率赋值转换到每个单元素的Pignistic概率，选择值最大的一个元素作为评价结果；建立指示函数判断评价结果是否符合真实结果，依据指示函数计算每个长短期记忆神经网络输出的证据的可靠性因子；S3、问题程序的缺陷定位，具体为：S301、构建问题程序中每条语句的虚拟测试用例，设定虚拟测试用例的语句覆盖信息为Ps′tsi＝{e1,e2,…,ej,…,eM}，其中，任一位置的元素ej的值为对应语句在程序中的编号，其余的值均为0；S302、将虚拟测试用例的数据分别输入每个长短期记忆神经网络，获得输出结果；S303、利用DS证据理论将输出结果生成对应的证据，依据可靠性因子对证据进行修正；利用Dempster组合规则对修正后的证据进行组合，获得组合结果；S304、根据组合结果，计算每条语句的可疑度Suspsi，可疑度Suspsi的取值范围为[0,1]；将所有语句的可疑度进行排序即获得问题程序的缺陷定位报告。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，其通讯地址为：130033 吉林省长春市经济技术开发区东南湖大路3888号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。