软件错误定位是目前软件工程领域的重要研究课题，其中基于程序谱的错误定位(CFL)是一类重要的方法，有文献说明CFL方法在多错误环境下也有着良好的效果。偶然性正确测试用例对于CFL有着很大的负面影响，因此如何发现该类测试用例或者避免它们对CFL的影响对于提高CFL方法的定位效果有着重要的意义。本文首先通过分析偶然性正确测试用例对CFL定位方法的影响，研究了偶然性正确测试用例的特点，发现了一种没有误判率(false positive)的寻找偶然性正确测试用例的方法。在发现偶然性正确测试用例之后，本文又重点研究了基于偶然性正确测试用例如何改进已有CFL方法，提出了三种基于偶然性正确测试用例发现的CFL定位方法。第一种方法是通过公式和实验分析证明了已有的对已有的基于偶然性正确的定位方法的不足，并且提出一种基于IDLO(V)/WIDLO值分析改进方法；第二种方法是基于对于正确语句性质的分析，提出一种基于MYCC(s)/TMY CC值分析的定位方法；第三种方法是通过使用偶然性正确测试用例增加错误语句怀疑度，并结合一种减少正确语句怀疑度的方法，来定位错误语句的方法。最后通过在siemens实验集的122个错误版本上进行实验说明，三种方法都可以普遍改善已有CFL方法的定位效果.在以上工作之外，本文还分享了本文实验平台搭建过程的一些重点和难点部分。希望可以帮助研究者更容易进入错误定位领域，或者改善已有的实验平台。