基于狀態(tài)機(jī)的軟件缺陷檢測(cè)方法的研究的開題報(bào)告

基于狀態(tài)機(jī)的軟件缺陷檢測(cè)方法的研究的開題報(bào)告一、研究背景及意義軟件是現(xiàn)代社會(huì)中不可或缺的一部分，隨著軟件規(guī)模與復(fù)雜性的不斷增加，軟件缺陷的影響也越來越顯著。因此，軟件缺陷檢測(cè)成為了軟件開發(fā)過程中至關(guān)重要的環(huán)節(jié)之一。目前已經(jīng)有很多種軟件缺陷檢測(cè)方法，但是這些方法中并沒有綜合考慮軟件狀態(tài)機(jī)，無法完全揭示軟件運(yùn)行時(shí)的狀態(tài)轉(zhuǎn)換和錯(cuò)誤情況。因此，本研究將采用狀態(tài)機(jī)建模的方式，在軟件開發(fā)過程中，實(shí)現(xiàn)對(duì)軟件錯(cuò)誤的檢測(cè)和校驗(yàn)，通過對(duì)軟件運(yùn)行中的狀態(tài)轉(zhuǎn)換進(jìn)行監(jiān)控，提高對(duì)軟件缺陷的檢測(cè)率，并對(duì)軟件的穩(wěn)定性和可靠性進(jìn)行優(yōu)化。二、研究內(nèi)容及方法本研究將主要采用狀態(tài)機(jī)理論，研究基于狀態(tài)機(jī)的軟件缺陷檢測(cè)方法，具體內(nèi)容包括：1.定義狀態(tài)機(jī)模型：根據(jù)軟件的需求，定義合適的狀態(tài)機(jī)模型，包括狀態(tài)集、轉(zhuǎn)移函數(shù)、符號(hào)集及輸入輸出集等。2.建立狀態(tài)機(jī)：將軟件需求轉(zhuǎn)換成一個(gè)狀態(tài)機(jī)模型，并根據(jù)軟件的運(yùn)行情況進(jìn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)移。3.狀態(tài)機(jī)檢測(cè)：通過監(jiān)控軟件運(yùn)行時(shí)的狀態(tài)轉(zhuǎn)換，及時(shí)發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤狀態(tài)，提高軟件的穩(wěn)定性和可靠性。4.缺陷分析：對(duì)檢測(cè)到的缺陷進(jìn)行分析和總結(jié)，了解缺陷的產(chǎn)生原因，為改善軟件質(zhì)量提供依據(jù)。研究方法主要包括對(duì)實(shí)際軟件進(jìn)行建模，通過對(duì)狀態(tài)機(jī)的監(jiān)控來檢測(cè)軟件缺陷，同時(shí)采用實(shí)驗(yàn)方法對(duì)檢測(cè)效果進(jìn)行評(píng)估。三、預(yù)期研究成果本研究將開發(fā)出一套基于狀態(tài)機(jī)的軟件缺陷檢測(cè)方法，通過對(duì)軟件狀態(tài)轉(zhuǎn)換的監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)對(duì)軟件缺陷的檢測(cè)和糾正，提高軟件的穩(wěn)定性和可靠性。同時(shí)，通過對(duì)軟件缺陷的分析和總結(jié)，為軟件質(zhì)量的改善提供參考和依據(jù)。四、可行性分析1.研究內(nèi)容與方法都比較成熟，研究基礎(chǔ)要求不高。2.目前已有很多種軟件缺陷檢測(cè)方法，但是這些方法中并沒有綜合考慮軟件狀態(tài)機(jī)，所以本研究具有較好的實(shí)用性。3.能夠?qū)⒗碚撗芯颗c實(shí)踐應(yīng)用結(jié)合，檢驗(yàn)方法的可行性，缺陷檢測(cè)效果良好。綜合以上分析，本研究是具有可行性的。五、研究計(jì)劃及安排時(shí)間節(jié)點(diǎn)|研究內(nèi)容2022年3月-5月|定義軟件狀態(tài)機(jī)模型2022年5月-7月|程序設(shè)計(jì)及狀態(tài)機(jī)建模2022年7月-9月|基于狀態(tài)機(jī)的缺陷檢測(cè)方法檢驗(yàn)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析2022年10月-12月|論文撰寫及答辯六、預(yù)期經(jīng)費(fèi)本研究的預(yù)期經(jīng)費(fèi)包括以下方面：1.設(shè)備費(fèi)：2萬元，主要購買計(jì)算機(jī)等設(shè)備。2.實(shí)驗(yàn)費(fèi)：5萬元，用于參與缺陷檢測(cè)實(shí)驗(yàn)及其它實(shí)驗(yàn)。3.人員經(jīng)費(fèi)：8萬元，用于支付導(dǎo)師及研究人員的工資及獎(jiǎng)勵(lì)?？偨?jīng)費(fèi)：15萬元。七、參考文獻(xiàn)[1]“SoftwareFaultDetectionandDiagnosisinFiniteStateMachines.”IEEETransactionsonSoftwareEngineering29.2:162-175.[2]N.Kokash,J.I.Akhter,andM.Macholl.“Model-basedsoftwaretestgenerationusingstatemachinelearningofSWUMLmodels.”IEEE[3]Y.Dai,G.Zhang,andY.Gong,“SoftwareFaultDetect