基于有限状态机的错误诊断算法

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基于通信多端口有限状态机的协议互操作性测试生成研究

而生成分布式同步测试序列．验结果表明：实与原有方法相比，方法可以有效地提高测试集的错误覆盖，具备该并
一
定的呵行：有效性．Ｈ和
关键词协议测试；瓦操作性测试限状态机；误覆盖；布式测试架构有错分中图法分类号Ｆ３３Ｐ９
ＰｒｔｃｌＩｅＯｅａｉｉｙＴｅｔＧｅｅａｉｎＢａｅｎＣｏｍｕｃｔｎｏｏｏｎｔｒｐｒｂｌｔｓｎｒｔｏｓｄｏｍｎｉａｉｇＭｕｔ－ｒＭｓｌｉＰｏｔＦＳ
ＷＡＮＧｈ— ｉｎＺｉａｇＬ
ｔｔｎｆｎｔｒｏａｉｓｏｅｗｏｋｃｍｍｕｉａｉｎｐｏｏｏｓａｄｉｔｒｐｒｂｌｙｔｓｉｇｉｄｌ — ｓｄｐｏｏｏｏｎｃｔｒｔｃｌｎｎｅｏｅａｉｔｅｔｓａｗｉｅｙｕｅｒｔｃｌｏｉｎｔｓｉｇｔｃｎｑｅＴｈｓｐｐｒｐｅｅｔｎｉｔｒｐｒｂｔｅｔｇｎｒｔｎｍｅｈｄｂｓｄｏｈｅｔｎｅｈｉｕ．ｉａｅｒｓｎｓａｎｅｏｅａｍｙｔｓｅｅａｉｔｏａｅｎｔｅｏ
王之梁” 吴建平” 尹霞
（华大学信息网络Ｔ程研究中心北京１０８）清００４（清华大学计算机科学与技术系北京１０８）００４

基于UIO测试序列的错误诊断算法

ｓｑｅｃｓａｏｓｌ，ｉｐｏｏｅ．ＴｈｓｐｐｒｆｌｕｅｆｖｒｉｔｉｆｒｔｎｇｖｎｂＯｅｔｓｑｅｃｓａｄｔｅｅｕｎｅｓｐｓｉｅｓｒｐｓｄｂｉａｅｕｌｓｓｏｅｄｃｎｏｍａｉｉｅｙＵＩｔｓｅｕｎｅｈｏｎ
维普资讯
第２卷第１期８１２０年ｌ月０６１
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Ｖ０．８．１１Ｎｏ１２Ｎｏ．０６ｖ２０
Ｊｕｎｌｆｅｔｏｉｓ＆ＩｆｒｔｎＴｃｎｌｇｏｒａｃｒｎｃｏＥｌｎｏｍａｉｅｈｏｏｙｏ
法基础上，结合ＵＯ测试序列的一些特点，该文提出了一种应用于ＵＯ测试序列的错误诊断算法。该算法充分利ＩＩ
用了ＵＯ测试序列给出的判定消息，及测试结果中可能的错误转换后的输入／Ｉ输出消息，从而能高效完全地诊断单
个错误。最后用实验数据给出了该文算法和原始算法之间的比较结果。关键词错误诊断，一致性测试，有限状态机，唯一输入输出文献标识码：Ａ文章编号：１０．８６２０）１２５．５０９５９（０６１－１２０中图分类号：Ｔ９５０Ｎ１．４
ＫｅｏｄＦｕｔｉｎｓ，ｏｆｒａｃｓｉ，ｉｉａｅｍａｈｎ，ｎｑｅＩｐｔｕｐｔＯ）ｙｗｒｓａｌｄａｏｉＣｎｏｎｅｅｔｇＦｎｔｓｔｃｉｅＵｉｕｕＯｔｕ（ｇｓｍｔｎｅｌｎＵＩ
１引言
ｂｓｄｏｎｅｉｔｇｆｕｔｄａｎｓｓａｇｒｈａｅｎａｘｓｉａｌｉｇｏｉｌｏｉｍ，ａｍｐｏｅｌｏｉｍ，ｉｈｕｉｚｓａｃｎｏａｉｎｏＯｅｔｎｔｎｉｒｖｄａｇｒｔｈｗｈｃｔｌｅｓｍｕｈｉｆｒｔｆＵＩｔｓｉｍｏ

智能网联汽车测试题2

智能网联汽车测试题2测验题2.1：简述智能网联汽车控制计算平台的硬件和软件主要构成。

答：电子电气架构：把汽车中的各类传感器、ECU（电子控制单元）、线束拓扑和电子电气系统完美地整合在一起，完成运算、动力和能量的分配，实现整车的各项智能化功能。

智能网联汽车计算平台是基于高性能芯片和嵌入式实时操作系统构建的整车计算控制核心，能够实现对车辆进行状态判断、行为决策和整车控制，其架构如下图所示：计算平台结构方案：通过“端、管、云”分布方式，主要包含构件有MCU，GPU，FPGA，ASIC，CPU+GPU。

测验题2.2：简述智能驾驶决策规划的主要难点和挑战。

答：1）基于有限状态机决策模型的状态划分问题。

解决方案：引入其他决策理论。

2）基于有限状态机决策模型的复杂场景遍历问题。

解决方案：采用状态机与学习算法结合的方法。

3）基于学习算法决策模型的正确性与稳定性问题。

解决方案：大量可靠、高质量的试验数据，选择合理的学习算法，配置合理的试验参数，调整网络结构4）伦理问题。

难点和挑战：1）从短期来看，首要难点不在于自身，而是预测，也就是如何像人一样可以在有限的信息输入里面，根据“习惯”判断未来3-5s会发生的事情。

这背后的逻辑复杂无比，不是单纯通过训练旁车的轨迹就可以做好，同时还需要反推感知和Map fusion，可以获取目标物更多的信息，车灯、交规、人的驾驶习惯，前方路线变化等等；这背后是一次柔性推理的过程。

2）预测的普遍性，并不是只关注车与自己的状态关系，甚至还有其他物体之间互相作用。

3）如何让自动驾驶的决策规划，有类似人的“直觉”。

目前来看还没有一种算法可以达到这种水平，从大量数据中，实现仿人的经验决策。

4）次要难点在于如何保证规划曲线是时刻平滑的，换句话说，是不是在一定危险或特殊情况下允许非平滑的存在和求解。

做轨迹规划训练的常用cost包含几个方面：舒适性、效率、安全性、动力模型可实现性。

但如何在这三者之间矛盾中进行平衡，让乘坐者更满意。

一种基于FSM的BGP-4协议模糊测试方法

2017，53（6）1引言边界网关协议BGP-4（Border Gateway Protocol version 4）是一种用于自治系统间的动态路由协议，被广泛用于因特网服务提供商ISP （Internet Service Provider ）网络之间，主要功能是网络系统之间可达性信息的交互[1]。

作为广泛应用于核心网络中的边界网关路由协议在Internet 中具有重要的作用，一个简单的漏洞很可能带来大范围的网络通信危机，因此对BGP-4协议进行安全性测试有着重要意义。

当前，对BGP-4协议的测试研究主要集中在一致性测试领域，一致性测试是一种黑盒测试，其目的是验证被测协议实现IUT （Implementation Under Test ）与协议规范的符合程度[2]，而不是发现协议实现中存在的安全问题。

目前，挖掘协议实现中安全漏洞的主流方法是Fuzzing 测试技术，基本原理是通过向被测系统注入大量的非预期异常输入并对其进行监控来发现系统异⦾网络、通信与安全⦾一种基于FSM 的BGP-4协议模糊测试方法康红凯，吴礼发，洪征，庄洪林，张亚丰KANG Hongkai,WU Lifa,HONG Zheng,ZHUANG Honglin,ZHANG Yafeng解放军理工大学指挥信息系统学院，南京210007College of Command Information System,PLA University of Science and Technology,Nanjing 210007,ChinaKANG Hongkai,WU Lifa,HONG Zheng,et al.Fuzzing method for BGP-4protocol based on puter Engineering and Applications,2017,53（6）：111-117.Abstract ：The security of BGP-4routing protocol is of great significance to ensure the safety and reliability of the whole network.The existing fuzzing methods are difficult to test states and reduce redundant cases when testing BGP-4protocol.In order to solve these problems,this paper proposes a method for BGP-4protocol based on finite state machine,and designs the TSGF （Test Sequences Generation for Fuzzing ）algorithm to generate test sequences.Meanwhile it proposes a TCGVF （Test Cases Generation based on Vulnerable Fields ）algorithm to efficiently generate test cases.In the final,it develops a prototype system called BFuzzer,and experimental results show BFuzzer can effectively discover BGP-4protocol vulner-abilities.Key words ：finite state machine;routing protocol;fuzzing test;vulnerability mining摘要：BGP-4路由协议的安全性对于保障整个网络安全、可靠运行具有重要意义。

基于有限状态机的被动测试错误诊断

ｃｎｅｔｏｈｅｔｓｉｙａｃｎｉｕｕａｌｃｅｋａｇｒｔｍ．Ａｏｓｑｅｔｏｓｒａｉｎｍｅｈｄｏｔｘｆｔｅｔｓｕｔｂｏｔｎｏｓｆｕｔｈｃｌｏｉｅｈｃｎｅｕｎｂｅｖｔｏｔｏ
ＡｂｔａｔＦｃｓｎｎｔｅｐｏｌｍｈｔｔｅｐｓｉｅｔｓｏａｌｄａｎｓｓｏｌｅｅａｅｅｆｓｒｃ：ｏｕｉｇｏｈｒｂｅｔａｈａｓｖｅｔｆｒｆｕｔｉｇｏｉｎｙｇｎｒｔｓａｓｔｏ
现错误的有限状态机模型进行错误定位．关键词：被动测试；误诊断；错错误区分
中图分类号：Ｔ３１文献标识码：Ａ文章编号：２３９７（０６０ —６６０Ｐ１０５ —８Ｘ２０）６２—４０ＰａｓｖｓｏａｌａｎｓｓＢａｅｎＦｎｔｔｔａｈｎｓｉｅＴｅｔｆｒＦｕｔＤｉｇｏｉｓｄｏｉｉｅＳａｅＭｃｉｅ
ｃｍｂｎｄｗｉｈａｔｅｔｓｉｇｉｓｄｔｉｃｉｉａｅｔｅｆｕｔｈｔｒｅｅｍｉｅｙｓｅｓａｏｅｏｉｅｔｃｉｅｔｎｓｕｅｏｄｓｒｍｎｔｈａｌｓｔａｅｄｔｒｎｄｂｔｐｂｖ．ｖａＡｎａｐｉａｉｎｅａｌｓｇｖｎｔｌｓｒｔｈｔｌｅｐｏｏｅｐｒａｈｃｎｌｃｔｈａｌｓｆｒｐｌｔｘｍｐｅｉｉｅｏｉｕｔａｅｔａｒｐｓｄａｐｏｃａｏａｅｔｅｆｕｔｏｃｏｌｈ

云计算架构中的异常检测与故障诊断方法

云计算架构中的异常检测与故障诊断方法一、异常检测方法1.阈值检测法：根据系统的历史数据，设定一些阈值用于判断系统是否发生异常。

例如，可以监测系统的CPU利用率、内存使用率等指标，当这些指标超过事先设定的阈值时，就可以判断系统发生了异常。

此方法简单易行，但是难以处理复杂的异常情况，且依赖于设定的阈值，可能会出现误报或漏报的情况。

2.统计学方法：通过对系统数据进行统计分析，建立异常检测模型。

常用的方法包括概率统计、回归分析、时间序列分析等。

例如，可以使用贝叶斯网络、聚类分析等方法来检测系统异常。

此方法对于复杂的异常情况能够较好地进行检测，但是需要大量的数据和复杂的计算，且需要事先建立模型。

3.机器学习方法：通过训练一些机器学习模型，对系统数据进行分类或回归分析，判断系统是否发生异常。

常用的方法包括支持向量机、决策树、神经网络等。

此方法能够自动学习系统的正常行为模式，对于复杂的异常情况有较好的适应性，但是需要大量的训练数据和计算资源。

4. 异常模式识别方法：通过对系统的行为模式进行分析，判断系统是否发生异常。

常用的方法包括状态机、Petri网等。

例如，可以通过建立系统状态转移图，对系统的状态进行监测，一旦发现系统从正常状态转移到异常状态，就判断系统发生了异常。

此方法对于复杂的异常情况能够较好地进行检测，但是需要建立系统的行为模式。

1.事件日志分析法：通过分析系统的事件日志，找出系统故障的原因和位置。

常用的方法包括日志关联分析、日志模式匹配等。

例如，可以通过分析系统运行时产生的故障日志，找出故障的源头和传播路径。

此方法适用于已发生的故障的诊断，但是对于复杂的故障可能需要大量的人工分析。

2.规则基因算法：通过对系统的规则进行建模，并利用基因算法进行故障诊断。

例如，可以通过建立一些故障规则，如“当系统中一些组件发生故障时，会导致系统整体性能下降”，通过基因算法对这些规则进行优化，从而找出和修复故障。

此方法对于已有的规则易于理解和修改，但是需要事先建立规则集合。

云计算环境下基于有限状态机的自动测试技术

云计算环境下基于有限状态机的自动测试技术随着云计算的发展和普及，软件系统变得越来越复杂。

为了确保系统的可靠性和高效性，必须对软件系统进行全面的测试。

然而，传统的手动测试方法在面对复杂系统的测试时存在效率低下、错误率高等问题。

因此，自动化测试技术在云计算环境下变得尤为重要。

基于有限状态机的自动测试技术，成为了云计算环境下的一种主流测试技术。

一、有限状态机介绍有限状态机（Finite State Machine，缩写为FSM）是一种以状态为基础的计算模型。

一个状态机由一系列状态和转移函数组成。

在一定条件下，状态机从一个状态转移到另一个状态，并执行相应的操作。

有限状态机被广泛应用于自动控制、编译器、计算机网络、电子电路设计、自动化测试等领域。

二、云计算环境下的自动测试技术云计算环境下的软件系统复杂性增加，传统的手动测试方法无法满足需求。

因此，自动化测试技术成为了必不可少的手段。

自动化测试技术可以提高测试效率，降低测试成本，提高测试质量。

常用的自动化测试技术包括基于脚本的自动化测试、基于模型的自动化测试等。

基于脚本的自动化测试技术是最早的一种自动化测试技术，其主要是借助自动化测试工具生成的脚本来实现测试。

基于模型的自动化测试技术以模型为基础，根据模型自动生成测试用例。

基于模型的自动化测试技术具有测试用例高效生成、测试成本低、测试质量高等优点。

其中基于有限状态机的自动化测试技术，由于其能够表达软件系统的行为和状态变化，被广泛应用于云计算环境下的自动化测试场景。

三、基于有限状态机的自动测试技术原理基于有限状态机的自动测试技术，主要是基于有限状态机模型进行测试用例生成和执行。

在测试用例生成阶段，基于有限状态机模型可以自动生成测试用例。

在测试用例执行阶段，测试代码会依据预定义的状态序列执行测试用例，对系统进行测试。

在测试过程中，由于有限状态机能够自动推断状态转移关系，因此可以快速发现系统的缺陷和错误。

四、有限状态机工具应用有限状态机自动化测试技术需要借助有限状态机工具进行实现。

基于有限状态机的错误诊断算法

ｆｕｔｈｓｂｅｅｅｔｄｔａｉｅｈｒｂｅｔａｏｔｉｇｏｅｔｅｆｕｔｎｔｉｐｐｒｔｉｓｕｄｔａＵＴａｌａｅｎｄｔｃｅ，ｉｒｓｔｅｐｏｌｍｈｔｈｗｏｄａｎｓｈａｌｓ．Ｉｈｓａｅ，ｉｓａｓｍｅｈｔＩ
ＺａｏｈａｈｏＢａ－ｕ－ＱｉａａＬｎｎＺｏｏｈｕＨａＧｏｏｇ－ｕｕｎ－ｉＸｉｈ
（ｏｐｔｃｅｃｎｃｎｌｙｐｒｅｔａｏａｏｙｏＣｍｕｒＣｍｕｅＳｉｎｅｄＴｈｏｏａｔｎ，ｂｒｔｒｏｐｔｒａｅｇＤｅｍＬｆｅ
ＫｅｒｓＦｕｔｉｎｓ，ｏｆｒｎｅｅｔｇＦｎｔＳａｃｉ（ＳｙｗｏｄａｌｄａｏｉＣｎｏｍａｃｓｎ，ｉｉｔｔＭａｈｎＦＭ）ｇｓｔｉｅｅｅ
１引言
协议一致性测试的目的是为了保证协议实现与协议描
ｔｅｓｈｙｍｐｏｔｎｉｏｎｕｒｎｅｓｔｅｄａｎｓｉｆｎｉｇｅｆｕｔｎａＳ．ｎｔｉｐｐｒｔｅｃｍｐｒｏｆｔｔｍｒｓｔｎａｄｇａａｔｅｈｉｇｏｔｏｙｓｎｌａｌｉｎＦＭＩｓａｅ，ｈｏａｉｎｏｍｅａｉｃａｈｓｉｃｍｐｅｉｔｔｅｘｓｉｇｆｕｔｄａｎｓｓａｇｒｔｍｓｉｇｖｎａｄａｘｍｐｅｔｅｎｔａｅｔｅａｇｒｈｏｌｘｔｗｉｏｈｒｅｉｔａｌｉｇｏｉｌｏｉｙｈｎｈｓｉｅｎｎｅａｌｏｄｍｏｓｒｔｈｌｏｉｍｉｔｓｐｅｅｔｄｒｓｎｅ．

有限状态机算法

有限状态机算法引言有限状态机（Finite State Machine，简称FSM）是一种计算模型，它能够根据输入的符号序列在一系列预定义的状态之间进行转换。

有限状态机算法是一种基于有限状态机模型的算法，用于解决各种问题，如语法分析、编译器设计、自动控制等。

本文将对有限状态机算法进行全面、详细、完整且深入的探讨。

有限状态机的基本概念有限状态机由一组状态和状态之间的转移函数组成。

状态表示系统所处的某个特定状态，转移函数定义了状态之间的转换规则。

有限状态机根据输入符号序列和当前状态，通过执行转移函数来改变状态，并产生相应的输出。

有限状态机的分类有限状态机可以分为确定性有限状态机（Deterministic Finite State Machine，简称DFSM）和非确定性有限状态机（Nondeterministic Finite State Machine，简称NFSM）。

DFSM在任何给定时间只能处于一个状态，并且每个输入符号都有唯一的下一个状态。

NFSM在任何给定时间可以处于多个状态，并且每个输入符号可以有多个可能的下一个状态。

有限状态机的表示方法有限状态机可以通过状态转移图或状态转移表来表示。

状态转移图使用节点表示状态，使用边表示状态之间的转移。

状态转移表是一个二维表格，行表示当前状态，列表示输入符号，表格中的元素表示下一个状态。

以下是一个简单的状态转移图示例：+---a---+| |V |(A)---b-->(B)| ^c || |+-------+有限状态机的应用有限状态机算法在许多领域都有广泛的应用。

下面列举了一些常见的应用场景：1. 语法分析在编译器设计中，有限状态机算法用于解析和分析源代码的语法结构。

通过定义一系列的状态和转移规则，可以将输入的源代码转换为语法树或执行代码。

2. 自动控制有限状态机算法在自动控制系统中起着重要的作用。

例如，交通信号灯控制系统可以使用有限状态机来确定不同状态下的信号灯颜色和转换规则。

基于有限状态机的Morse码识别算法的VHDL实现

考虑到报务员个体发报时间存在差异，在发报前，由选定的报务员作“ 时长确认，点” 依据首次
的拍发状态６个按键状态的定义如表１示．３．所将有限状态机各个状态作成状态转移图（见
作者简介：吴
琼（９９，，１７一）女辽宁鞍山人，沈阳大学信息学院讲师，．硕士
２
沈
阳大
学
学报
第２３卷
ห้องสมุดไป่ตู้
图２．）在任意发报状态中，当接收到高低电平时，都可由状态转移图判断出系统下一步处于什么状
过程划分为６种状态，利用ＶＬ硬件描述语言的强大逻辑描述能力，出了在ＭＡＰｕ开发软件环境ＨＤ给ＸｌＩｓＩ
下，设计识别Ｍｏｅ的具体方法和仿真分析结果．法能根据报务员发报时的码速确定Ｍｏｅ的判别门ｒ码ｓ算ｒ码ｓ
基于有限状态机的Ｍｏｓｒｅ码识别算法的ＶＤＨＬ实现
吴琼，张明田明才，
（．沈阳大学信息学院，辽宁沈阳１０４；２东软股份有限公司，辽宁沈阳１０７）１１０４．１１９
摘
要：基于Ｍｏｓ码的基本原理，出了一种基于有限状态机的Ｍｏｓ自动识别算法．电键拍发ｒｅ提ｒｅ码将
的前提下，大大提高了报文识别的准确率．
１ＭｏｓＰｅ码基本原理
莫尔斯码是将文字以数个长短不同的讯号代
２有限状态机的ＭｏｓＰｅ码识别算法设计
２１系统总体设计方案．

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出。用该测试套进行实际测试后得到每个测试序列的实际输
ｕｓｓｅｔｔ＝Ｉｔｕ）ｓ
出列ＯＯＯ＇ｍ序ｉｉ＊。－，＊ｉｉ２，么ｌ
处理ＦＣ集合的算法主要思想是：Ｔ遍历测试套中的所有
定义２若在Ｏ和氏中Ｏ＃ｉ则称为症状ｉｉＯｌｊ（ｍｔ）对描中转ｔ则为疑换ｓｐｍｓｐｍ，应述的换ｉ称可转（ｍｔｙｏｌｌｙｏ
ｐｅｅｔｄｒｓｎｅ．
ｔａｓｏｏｅｎｉｅｓｎａｎＦＫｙｒｓＦｕｄｇｏｉＣｎｒａｃｔｔｇＦｉＳｔＭａｈｅＭ）ｅｗｄａｌｉｎｓ，ｆｍｎｅｉ了保证协议实现与协议描述一致，协议描述的控制流部分可以用有限状态机精确地描述。随着通信网络的发展，协议一致性测试变得越来越重要，
接输，状转到Ｓ且生出，转的受瓜使态移ｉ产输ｙＳ为换ｔ并，称头态Ｓ为的状。般有状机拥一图状，ｉｔ尾态一将限态Ａ个称
Ｇ（，）示，的集合Ｖ＝Ｖ来表图顶点Ｅ代表状态机的Ｍ状态集，
图的边集合代表人勺拍转换集合，边上的标号是对应转换的输
Ｇｅｍｉ法并没有限定ｈａｓｄ的算测试套；ｉｒ献［中Ｍｌ在文［利用ｌｅ９］
逆向路径法给出了单个错误诊断集，该算法时间复杂度较
低，ｕ在文献［］给出了Ｇ。［中１０文献［的两个改进算法，能缩９］
小错误诊断集合，但是存在一些这两个算法诊断不了的错
误，因而有其应用限制。
万方数据
２术语定义
定义１有限状态机（ｎｅｅｈｅＦＭＭ一个ＦｉＳｔＭｃｎＳ）是ｉｔｔａｉ，ａ五元组：ＭＩ，Ｓ）其中是输入符号集，Ｏ＝，Ｓ，，Ｉ（Ｏ，Ａ是输出符号￡状符ＩＯＳ非集集，是态集，，均为空合；ｓ是始状，。初态且ｓＳＩ－是状态转移函＇；Ｓ－ＳＥＳＸ＞：数：ＡＳ１ａ是：Ｘ－０
ＺａＢｏｈａＱａＬｎＺｏＨｏＧｏｎ－ｉｈｏ－ｎｕＸｏｇａｕｉａｈａｕｉｈｕ
（ｏｐｔＳｉｃａｄｈｏｇｐｒｅｔａｏａｒＣｍｕｒＣｍｕｒｎｅＴｎｌＤａｔｎＬｂｒｔｏｏｐｔｅｃｅｎｅｏｅｍ，ｏｆｃｙｙｅＳｉｃＩｔｕｏＳｔａＣｉｓＡａｅｙｃｎｅＵＴ，ｅ２０２，ｉ）ｃｎｅｉｔｆｗｒｈｅｃｄｍｏＳｉｃｓＣＨｆｉ０７ｈａｅｎｔｅｏｅｎｅｓｆｆｅＳｅ３ＣｎＡｓａｔｌｏｒｅｒｗｒｈｓｎｅｃｎｒａｃｔｔｇｐｔｏｂｓｏｔＦＭｏｅＡｅａｂｔｃＡｆａｈｋｂｅｄｎｆｏｆｍｎｅｉｏｒｏｌａｄｈＳｍｄｌｆｒｒｏｅｃｏａｅｏｏｔｓｒｏｅｎｆｃｓｅｎｓｏｅ．ｔｆｌｈｓｎｅｔ，ｒｅｔｐｂｍａｈｗｄｇｏｔｆｌＩｔｓｅｉｉａｕｅｔｔａｔｂｅｄｔｅｉａｓｈｒｌｔｔｔｉｎｓｈａｔｎｐｐｒｔｓｍｄＩＴｕａｅｅｃｄｔｓｏｅｈｏｏｉｅａｅｕ．ｈａ，ｓｅｉｓｈＵａ（ｐｍｎｔｎｄｒｔｇｅｉｓｙｓｇｆｌａｄａｌｄｇｏｉａｏｔｉｐｐｓ．ｄｇｏｉＩｌｅｔｉＵｅＴｓｎ）ｔｏｌｏｅｌａｔａｔｎｓｌｒｍｒｏｅＴｅｎｓｍｅａｏｎｅｉｘｎｎｉｅｎｆｉｓｎｕｕａｓｉｓｇｈｏｄｈｉａｓ
一测序包有ｍ个入ｉｉ．ｍ，期输出个试列，含ｉ输ｉ，ｉ预的序，ｉＩｉｉ．，２．
Ｅｄｎ
ＩＯ．｀）ｈｅｉｆｎ．Ｔｅｘ（｝ｍｍ６ｎｎｔ
Ｅｄｎ
列为ｉＯＯ＊，中ｌ示输ｉ的期记Ｏｉｉ＂其Ｏ表在入ｉ后预输二，２ＯｉＩｉ，，ｍ，ｉ．１
ｔｎｉｎ．ｒｓｉ）ａｔｏ
测例，某测例中某换ｔＦＣ中没试用若个试用的个转＊Ｔ还是
处理过的元素，则根据该条测试用例所提供的信息来刷新
ＦＣ和转＊Ｔ集合换ｔ对应的误状集合Ｅｄｔｓ，，错尾态ｎａｋ其中Ｓｔｅ
定义３如果所有症状对应同一个可疑转换，则将该可
ａｏｔｍｋｓｕｏｔｎｔｎｃｎｒｅｔｂｃｒｃａｄｄｅｓｏｔｎｘｏｓｖｄｕｏｔｔｔｌｒｍｅｆｌｆｓｉｓｆｍｄｅｅｎｈａｓｔｅｆｅｔｒｉｔｕｕｐｉｏｇｉａｕｓｒｉｈｌｅａｏｏｉｏｏｔｅｔｓｈｒａｔｅｂｅｎ／ｐａｅｐｒｔｓｍｔｔｎｉｎｇａｎｅｔｄｇｏｔｏａｙｇｆｌｎＦＭ．ｉｐｐｒｈｃｍａｓｎｉｅｈｙｐｍｓｉａｄｒｔｓｉｎｓｃｎｓｌａｔｎＩｔｓｅｔｏｐｒｏｏｔｅｏｒｔｎｕａｅｈａｉｆｉｅｉａＳｎａ，ａｏｅｎｕｈｅｉｆｍｃｍｌｉｉｏｅｅｉｉｆｌｄｇｏｉａｏｉｍｉｇｅａｄｅａｐｔｄｍｎｒｅａｏｔｉｏｐｘｗｔｔｒｓｎａｔｎｓｌｒｈｓｉｎａｘｍｌｏｏｓａｔｌｒｍｅｔｈｙｈｘｔｇｉｕａｓｔｓｇｖｎｎｅｅｔｔｈｇｉｓｅｈ
第２卷第９８期２０年９０６月
电子与信息学报ＪｕａｏＥｅｔｎｓｎｒａｏＴｃｎｌｙｏｒｌｌｒｉ＆Ｉｆｍｔｎｈｏｇｎｆｃｏｃｏｉｅｏ
Ｖｌ８．ｏ．Ｎｏ９２
Ｓｐ２０ｅｔ０６．
基于有限状态机的错误诊断算法
枚举可能的错误情形并设计相应的判定实验来排除其中的一些错误，但是Ｌｅｅ的算法是基于自身生成的测试套的，而
２０－－收到，０５０１改回０５３８０１２０－－１７国然科学家自基金重大计划项目９１００国然科学研究（０１，家自０４）基金项目６２１４家９３（４０）００和国７计划项目２０Ｃ３４０）（３Ｂ１１０８资助课题
例；最后总结全文。
方法有很多种，常用的有Ｔ方法，方法，Ｗ方法和ＵＯＤＩ方法２但是在检测到错误后，１１。如何诊断错误是一个比较复杂
的问题。
Ｇｅｍｉ最早研究了ｈａｓ１ｄ１３这个问并在单个错误的题，前提
下给出了错误诊断算法，随后他将这个算法的思想扩展到通
与己有的错误诊断算法的比较结果，并且用一个具体的实例来详细描述本文提出的算法。关键词错误诊断，一致性测试，有限状态机
中图分类号Ｔ３３４Ｎ９．０
文献标识码：Ａ
文章编号：０９８６０６９１９５１－９（０）－７－０５２０６０
ＦｕｔｇｏｉＡｇｒｈＢｓｄＦｎｅｔＭａｈｎａｌＤａｎｓｌｉｍｅｏｉｉＳａｅｃｉｅｉｓｏｔａｎｔｔ
符合描述，但输出不符合；
Ｐｏｅｕｕ－ｏｅｉ（ｔｒｄｒｓｐｃｓｎｕ）ｃｅｒｓｇｓｔＦｒｃＴＤｌｔ〔Ｓｏａｍｌｏ
ＦｒＩｎｍｏａｍＥＤｌ．ｔｏｌｃ
（转换错误：当一个转换发生时，２）输入和输出都符
信有限状态机模型（ｏｍｎａｎＦｉＳｔＭｃｎ，Ｃｍｕｉｔｇｔｔｅｈｅｃｉｉｅｎａａｉｓ
ＣＳ）错情１１Ｌ在献８给出另一诊ＦＭ和多误况４；文［中了外个－ｅ７ｅ］
断算法，Ｌｅｈｄｍｉｅ和Ｇｅａｓ两人的算法思想非常相似，都是用
入／输出。
的输出是否和预期的一致，只有在测试套ＴＳ中的所有转换对应的回答都为是的时候才将ｕｔｓ输出作为候选诊断集，直观上看这一步就是在检查ｕ是否能产生所有观察到的输出ｓｔ
序列。处理ｕ的算法如下。ｓｔ
下面是本文算法考虑的两种错误，也就是错误模型：
（输出错误：当１）一个转换发生时，输入和尾状态都
１８６０
电子与信息学报
第２卷８
输出函数。
我们用ｔ
Ｓ表有限机处状，ｉ示状态Ｍ于态ｓ时
第３如果存在。，首先处理ｕ，否则把ｕｓ设步ｓｔｓｔｓｅｔｔ为空集。对ｕｔｓ的处理如下，遍历测试套中的所有转换，若
转换是ｕ则检查观察到的输出是否是ｕｅ否则检查观察到ｓｔｓ，
赵保华钱兰周颓郭雄辉（国技术大计算中科学学机科学技术系国院机重验室合２０）中科学计算科学点实肥３２０７
摘要基于有限状态机的协议的一致性测试问题已经得到了广泛的研究。在检测到错误后，如何诊断错误是一
个很重要的问题。该文在有限状态机模型和单个错误的假设下，提出了一种新的错误诊断算法，该算法利用已经确定正确的转换信息以及可疑转换的下一个输入／输出对的头状态集合等信息来高效地诊断单个错误。文中给出了