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目前大多数错误定位技术的研究均基于单一类型的程序节点（如语句、谓词等），其效果往往只在定位相应类型的错误时表现较好，而定位其他类型的程序错误时则表现不佳。为此，借鉴机器学习领域中集成学习的思想，建立多错误定位方法相结合的错误定位模型，并综合了基于语句覆盖信息和程序谓词信息这2种错误定位方法，提出了3种新的错误定位方法。实验结果表明，相对于此前单一的方法，所提出的2种方法具有更高的错误定位效率和更强的适应性。