【摘 要】
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等价变异体识别一直是阻碍变异测试在工业界得以广泛应用的一个关键难题.为此提出了一种基于故障检测上下文的等价变异体识别算法.该算法通过静态分析技术抽取程序中与故障检
【机 构】
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网络与交换技术国家重点实验室（北京邮电大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1736110,61702044)
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等价变异体识别一直是阻碍变异测试在工业界得以广泛应用的一个关键难题.为此提出了一种基于故障检测上下文的等价变异体识别算法.该算法通过静态分析技术抽取程序中与故障检测条件相关的代码上下文信息,以构造故障检测上下文;接着,故障检测上下文被转换为文档模型,经过一个文档表示学习网络进行编码;最后通过机器学习模型将变异体分类为等价或非等价变异.在包含了22个C程序和118000个变异体样本的训练集上,该算法取得91%的分类精准度和82%的召回率;同时在跨项目交叉验证中,机器学习模型取得了77%的精准度和78%的召回
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