[發(fā)明專利]一種軟件調(diào)試方法和電子設(shè)備

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010949710.4
• 申請(qǐng)日: 2020-09-10
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114168447A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-03-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 魏可鑫;董鑫;林志強(qiáng);胡紹平
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華為技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06F11/36
• 分類號(hào): G06F11/36
• 代理公司: 北京匯思誠(chéng)業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11444
• 代理人: 周放

1.一種軟件調(diào)試方法，其特征在于，包括：

確定待測(cè)試程序的待測(cè)試變量，所述待測(cè)試變量包括具備關(guān)聯(lián)關(guān)系的自變量以及因變量；

數(shù)據(jù)采集，包括，在所述待測(cè)試程序運(yùn)行過(guò)程中，記錄所述自變量以及所述因變量的值的連續(xù)變化，獲取記錄數(shù)據(jù)集，根據(jù)所述記錄數(shù)據(jù)集生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

模型訓(xùn)練，包括，基于所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)模型，擬合測(cè)試用回歸模型，其中，所述測(cè)試用回歸模型用于體現(xiàn)所述自變量與所述因變量間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，在模型訓(xùn)練過(guò)程中，模型輸入項(xiàng)為所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的自變量的值，模型輸出項(xiàng)為所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的因變量的值；

異常點(diǎn)定位，包括，將所述待測(cè)試程序運(yùn)行過(guò)程中所述自變量的值輸入到所述測(cè)試用回歸模型，對(duì)比所述測(cè)試用回歸模型的輸出以及所述待測(cè)試程序運(yùn)行過(guò)程中所述因變量的值，確定所述待測(cè)試程序運(yùn)行過(guò)程中的數(shù)據(jù)異常點(diǎn)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)采集，包括：

重復(fù)運(yùn)行所述待測(cè)試程序，當(dāng)所述待測(cè)試程序的運(yùn)行次數(shù)滿足預(yù)設(shè)次數(shù)或者所述記錄數(shù)據(jù)集中的記錄數(shù)滿足預(yù)設(shè)記錄數(shù)時(shí)，停止運(yùn)行所述待測(cè)試程序，根據(jù)所述記錄數(shù)據(jù)集生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)采集，包括：

重復(fù)運(yùn)行所述待測(cè)試程序，當(dāng)所述待測(cè)試程序的運(yùn)行次數(shù)滿足預(yù)設(shè)次數(shù)或者所述記錄數(shù)據(jù)集中的記錄數(shù)滿足預(yù)設(shè)記錄數(shù)時(shí)，輸出數(shù)據(jù)采集完成提示；

當(dāng)數(shù)據(jù)采集被關(guān)閉或者軟件調(diào)試被啟動(dòng)時(shí)，停止運(yùn)行所述待測(cè)試程序，根據(jù)所述記錄數(shù)據(jù)集生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：

所述數(shù)據(jù)采集，包括：運(yùn)行所述待測(cè)試程序，記錄所述自變量以及所述因變量的值的連續(xù)變化，獲取第一記錄數(shù)據(jù)集，將所述第一記錄數(shù)據(jù)集作為所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

所述異常點(diǎn)定位，包括：

所述數(shù)據(jù)采集，包括：運(yùn)行所述待測(cè)試程序，記錄所述自變量以及所述因變量的值的連續(xù)變化，獲取第二記錄數(shù)據(jù)集，將所述第二記錄數(shù)據(jù)集作為所述測(cè)試數(shù)據(jù)集；

將所述測(cè)試數(shù)據(jù)集中所述自變量的值輸入到所述測(cè)試用回歸模型，對(duì)比所述測(cè)試用回歸模型的輸出以及所述測(cè)試數(shù)據(jù)集中所述因變量的值，確定所述測(cè)試數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)異常點(diǎn)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：

所述數(shù)據(jù)采集，包括：運(yùn)行所述待測(cè)試程序，記錄所述自變量以及所述因變量的值的連續(xù)變化，獲取所述記錄數(shù)據(jù)集；將所述記錄數(shù)據(jù)集分割為所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集以及測(cè)試數(shù)據(jù)集；

所述異常點(diǎn)定位，包括，將所述測(cè)試數(shù)據(jù)集中所述自變量的值輸入到所述測(cè)試用回歸模型，對(duì)比所述測(cè)試用回歸模型的輸出以及所述測(cè)試數(shù)據(jù)集中所述因變量的值，確定所述測(cè)試數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)異常點(diǎn)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述模型訓(xùn)練，包括：

調(diào)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型庫(kù)中的一個(gè)未調(diào)用過(guò)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型：

基于所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以擬合備選測(cè)試用回歸模型；

將所述測(cè)試數(shù)據(jù)集中的自變量的值作為輸入項(xiàng)輸入所述備選測(cè)試用回歸模型，以獲取所述備選測(cè)試用回歸模型的輸出；

計(jì)算所述備選測(cè)試用回歸模型的輸出，與所述測(cè)試數(shù)據(jù)集中的因變量的值之間的相似度；

當(dāng)所述備選測(cè)試用回歸模型的輸出，與所述測(cè)試數(shù)據(jù)集中的因變量的值之間的相似度大于等于預(yù)設(shè)相似度閾值時(shí)，將所述備選測(cè)試用回歸模型作為所述測(cè)試用回歸模型。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述模型訓(xùn)練，包括：

調(diào)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型庫(kù)中的機(jī)器學(xué)習(xí)模型：

基于所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，分別訓(xùn)練所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型庫(kù)中的每一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以擬合多個(gè)備選測(cè)試用回歸模型；

將所述測(cè)試數(shù)據(jù)集中的自變量的值作為輸入項(xiàng)分別輸入每一個(gè)所述備選測(cè)試用回歸模型，以獲取每一個(gè)所述備選測(cè)試用回歸模型的輸出；

計(jì)算每一個(gè)所述備選測(cè)試用回歸模型的輸出，與所述測(cè)試數(shù)據(jù)集中的因變量的值之間的相似度，獲取相似度數(shù)組；

當(dāng)所述相似度數(shù)組中的最大相似度值大于等于預(yù)設(shè)相似度閾值時(shí)，將所述最大相似度值對(duì)應(yīng)的所述備選測(cè)試用回歸模型作為所述測(cè)試用回歸模型。