摘要：传统的软件故障定位方法样本需求量大、费用昂贵.针对这一问题,提出了一种优化的Co-Trade软件故障定位方法.首先,利用执行语句与测试语句之间的动态关系实现协同学习,在语句级利用半监督方法训练分类器;然后,对Co-Trade算法的权值进行自适应优化,进一步改善分类器的性能,并对后续执行语句进行判别式分类,从而定位故障信息;最后,基于Siemens Suite数据库对算法的性能进行了计算机仿真分析.经对比分析,该方法具有较强的有效性和优越性.

关键词：软件故障 协同训练 分类器 训练样本 

单位：长春工业大学计算机科学与工程学院; 吉林长春130012