A likelihood-based stopping rule for recapture debugging
重捕获调试的似然停止规则AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究可靠性系统与软件调试的停止决策，不属于所列金融风险或因果推断方向。
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代码、数据与补充材料
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重捕获调试的似然停止规则
- 研究问题
- 采用重捕获调试检测可靠性系统故障时，如何判断是否已发现全部故障，并在给定错误水平下减少达到决策的时间？
- 方法与思路
- 作者提出基于似然比的停止规则，与已有规则比较，并建议扩展到故障可分为多个类别且类别间检测率不同的情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新规则更充分利用已有信息，在给定错误水平下小幅缩短平均决策时间；多类别检测率情形仅提出推广建议。
- 阅读关注点
- 应核对故障检测与重捕获模型、错误水平的含义、停止阈值及比较依据，并检查多类别推广是否得到完整推导与验证。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，平均时间改善没有具体数值，且依赖未说明的模型条件；推广建议不能当作已完成结果。
原文摘要
Consideration is given to determining when all the faults in a reliability system have been detected, assuming the use of the recapture debugging procedure introduced by Nayak (1988). A stopping rule based on the likelihood ratio is proposed. Compared to the stopping rule suggested by Nayak, this likelihood-based rule makes better use of the available information, and, for a given error level, yields a small reduction in the average time taken to reach a decision. A generalization is suggested for the situation where the faults in the software can be categorized into two or more classes, between which detection rates are permitted to differ.