基于多種狀態(tài)機模型的錯誤診斷方法研究.pdf

1、目前，隨著人們對狀態(tài)機的研究日趨深入，狀態(tài)機的模型思想已應用到越來越多的領域，對于狀態(tài)機模型的正確性和可靠性要求也越來越高，因此對于狀態(tài)機測試顯得越來越關鍵?，F有的基于狀態(tài)機的測試方法研究大部分集中于測試用例生成方法的研究，然而，在用例產生錯誤現象之后，仍需要進一步通過分析錯誤特征診斷出具體的錯誤位置，因此狀態(tài)機的錯誤診斷方法是一個非常值得研究的問題。
　　一般的基于狀態(tài)機的錯誤診斷方法多基于單個錯誤的假設和兩種錯誤模型，即輸出錯

2、誤和轉換錯誤，并且假設的測試用例都完全可執(zhí)行。本文結合現實中對于狀態(tài)機測試的需求，在狀態(tài)機模型上增加了輸出為空和無法轉換的轉換結果，使得模型可以在隨機生成的用例下運行。在一般研究的兩種錯誤模型基礎上，提出了轉換未執(zhí)行錯誤和轉換多余錯誤兩種新的錯誤模型，并將假設和錯誤模型應用到單個狀態(tài)機模型、通信狀態(tài)機模型以及嵌入式通信狀態(tài)機模型三種模型上，得到在三種模型下的錯誤診斷方法。
　　通過對一般的狀態(tài)機錯誤診斷過程的簡化，本文提出的改進方

3、法分為預處理、判定錯誤和鑒定錯誤三個階段。預處理階段生成必要的基本信息和初始的可疑錯誤集合。判定錯誤階段采用正向分析和逆向分析相結合的方法，給出每種錯誤的判定算法，由算法生成所有的可疑錯誤。鑒定錯誤階段通過增加附加的測試用例的方法處理多個可疑錯誤的情況，給出了測試用例生成的原則以及不同情況下的處理方法。
　　本文根據三種狀態(tài)機模型的不同特征，指出了同一類型錯誤在不同模型下算法的不同之處，并分別給出了三種模型下的判定算法，分析了算法