根据提供的文件内容，我们可以提炼出以下几点知识点： 1. 软件多缺陷定位方法的背景：在软件测试领域，缺陷定位是一个关键环节，它能够帮助开发人员快速找到代码中的错误，提高软件质量。随着软件系统的复杂性增加，软件中往往存在多个缺陷，这些缺陷之间的相互干扰会严重影响基于频谱信息的缺陷定位方法（Spectrum-Based Fault Localization，简称SBFL）的有效性。 2. 缺陷干扰的概念：缺陷间的相互干扰指的是在程序中存在多个缺陷时，一个缺陷的行为可能会影响另一个缺陷的特征，导致程序的频谱信息和运行结果发生变化。这些干扰可能包括缺陷运行时的相互影响、缺陷的感染和传播过程，以及它们在程序运行结果上的体现。 3. 模糊C均值聚类（Fuzzy C-Means Clustering，简称FCM）的应用：在研究中提出了基于模糊C均值聚类的多缺陷定位方法（FCM-based Fault Localization，简称FCMFL）。该方法利用模糊C均值聚类分析失败测试用例与不同缺陷之间的隶属关系，来获取每个缺陷相关的失败测试信息。这种方法可以处理失败测试用例中与特定缺陷无关的部分，减少这些因素对缺陷定位准确性的影响。 4. FCMFL方法的具体步骤：-利用模糊C均值聚类算法分析失败测试用例与不同缺陷之间的隶属度关系，得到每个缺陷相关的失败测试信息。-使用隶属度矩阵对每条语句的可疑度进行加权计算，从而评估各个程序语句与缺陷的关联程度。-通过分析互斥子集优先级来确定不同语句集合的检查顺序，这样可以指导开发人员以一种更加有序的方式进行程序调试。 5. 实验结果与评估：-研究结果表明，缺陷干扰对SBFL方法的影响是显著的，会导致缺陷定位的有效性降低。- FCMFL方法能够有效降低多缺陷对SBFL方法的影响，并提高缺陷定位的有效性。 6. 关键词与研究方向：研究关键词包括程序调试、缺陷定位、程序切片、缺陷干扰、模糊聚类等。研究团队的主要研究方向集中在程序调试和缺陷定位上，同时还有编译技术、软件工程、并发程序分析与验证等。 7. 资助情况：文章中提到的项目研究得到了国家自然科学基金、江苏省博士后科研资助计划、计算机软件新技术国家重点实验室创新项目、广西可信软件重点实验室研究课题等的资助，这显示了该研究领域的资金支持强度和研究的重要性。通过这些知识点，我们能够理解到在软件开发和测试领域，如何有效地定位软件中的多个缺陷是提高软件质量的重要手段之一，而模糊C均值聚类方法为这一问题提供了一种新的解决方案。