软件在计算机系统中是非常重要的组成部分,软件产品的可靠性事关重大,所以精准定位计算机软件中隐含的缺陷才能保证软件质量。然而随着现今计算机软件系统的规模和复杂性不断扩大,现存的软件缺陷定位技术面临着严峻的挑战。如何高效的设计并改进软件缺陷定位方法,是目前软件测试环节中尚待解决的问题之一。本文在前人工作的基础上,针对已有方法表现出的不足,提出基于频谱的程序切片缺陷定位框架,用于软件缺陷定位研究。基于频谱的程序切片缺陷定位方法就是利用执行完程序获得的动态频谱信息定位出导致程序异常的缺陷函数。由于基于频谱的程序切片缺陷定位方法需要覆盖大量的路径,所以就会产生大量测试用例,为了增加缺陷定位的效率,首先对相似执行失败的测试用例进行聚类,得到相似错误测试用例子集,然后利用程序动态切片算法通过构建函数崩溃表,对程序进行函数块粒度的切片,从而获取缺陷可疑函数集,最后设计可疑度算法将缺陷路径范围内的可疑函数进行排序,最终定位出最具缺陷函数。本文使用的是经过人工注入缺陷的Siemens程序集。通过函数之间的调用关系,使用交叉表方法对比Tarantula算法、Ochial算法、Jaccard算法的定位效果,实验结果表明本文提出缺陷定位方法要优于以上算法。同时,本文方法可有效缩减查找缺陷时的代码审查范围,提高软件缺陷定位的精度和效率,其成果也为自动化软件测试缺陷定位的实现提供了新思路。