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本发明公开了一种基于mRMR算法挑选可疑度公式的程序错误定位方法，其对已有的软件程序错误定位方法进行了分析和改进，在原来的方法基础上使用基因编程生成可疑度计算公式并引入mRMR算法进行挑选。新方法考虑公式之间相关性而引入mRMR算法进行筛选，使用所选公式计算软件程序语句的可疑度分数，将其作为特征输入机器学习算法中进行模型训练，最后利用所构建的错误定位模型进行有效错误定位。本发明能够高效并准确地对软件程序中的错误语句进行定位；实验结果表明，大多数情况下，本发明方法比经典错误定位技术更有效，在整体错误定位效果上具有明显优势。
