基于数据驱动的软件可靠性预测模型

当前以结果驱动为基础的预测方法存在预测收敛性差、准确性差等问题,为此提出基于数据驱动的软件可靠性预测模型.采集软件运行主机与控制服务器的数据,采用数据驱动的模型进行软件异常事件检测,构建软件演化模型;采用自适应持续性信息捕获算法进行软件可靠性建模,实现软件可靠性性约束参量的数据驱动,完成软件可靠性预测.仿真结果表明,采用该模型进行软件可靠性预测的准确性较高,预测过程的收敛性较好,从而提高了软件的寿命周期.     

基于体系结构的软件可靠性测评研究

针对传统高可靠性软件测评方法存在的问题,在分析基于体系结构测评重要性的基础上提出了基于软件体系结构的可靠性测评方法.将软件可靠性增长测试和软件可靠性验证测试有机统一起来,从模块级对可靠性进行控制,并提供可靠性先验信息.该方法有利于实现软件可靠性快速增长,有效减少测试用例量.     

基于混沌理论软件可靠性定性仿真建模方法

基于经验模态分解算法、混沌分析和神经网络理论提出了一种软件可靠性建模及预测的混沌神经网络模型。研究成果显示,依据经验模态分解、神经网络以及混沌分析的程序可靠性评估模型的模型模拟以及结合作用更加完善,评估结果的准确性相对较高。     

基于UML的软件可靠性建模

标准的UML方法对软件质量部分如何建模是缺乏的,由此本文研究了针对软件可靠性建模和评估的UML剖面,它是基于标准UML元模型的扩展,能对系统中影响软件可靠性的因素建模;同时研究了此模型应用于传统的可靠性评估技术中的一些结论;此模型有助于贯穿软件生命期的软件可靠性工程,以提高待开发软件的可靠性指标.     

一个高精确性综合软件可靠性模型

指出基于软件体系结构的可靠性评估模型不能有效说明软件中组件的可靠性问题,甚至导致软件可靠性不准确甚至不正确的评估.为此提出一个新的基于体系结构和软件中组件的联合可靠性评估模型.其基本思想是通过引入软件复杂性等多个影响软件可靠性的因素,把基于体系结构和基于组件的两种可靠性评估方法组合起来形成一种综合的软件可靠性评估模型.对大型软件的测试结果表明,新的模型具有更强的错误发现能力,从而使软件可靠性评估更充分、更准确,并且能够适应实际应用的需要.     

基于失效数据的软件可靠性评估及分析工具的实现

该文立足于现代计算机软件应用的现状,阐释了软件可靠性的相关理论,并对软件可靠性的方法进行深入分析和探究,介绍了软件可靠性增长模型及建模流程。此外,针对计算机软件可靠性的应用情况,在认识模型预测准确性技术的基础上,设计并完成了一个基于失效数据的软件可靠性评价工具。最后,对设计出的软件可靠性分析工具进行改进和创新,以此来不断强化计算机软件新技术,从而推动我国现代计算机软件的进步和提高。     

基于随机集贝叶斯网络的构件软件体系可靠性模型研究

将随机集理论和贝叶斯网络应用于军事信息系统软件可靠性建模研究,采用其分析软构件故障过程,描述软构件失效特征,计算软构件可靠性参数,并在此基础上构建了一个基于随机集-贝叶斯网络的军事信息系统软件可靠性模型.本模型实现了对构件软件体系全过程的可靠性跟踪和监控.实验验证了该模型的实用性和有效性,并得出一些对军事信息系统软件体系建设有益的结论.     

基于NHPP模型的联锁软件可靠性评估

基于软件可靠性工程思想,深入分析了NHPP软件可靠性建模的原理,并利用NHPP模型对处于开发后期阶段的铁路信号计算机联锁软件进行可靠性评估.通过建模评估,得出了联锁软件可靠性水平的定量分析结果,为计算机联锁系统开发的管理和决策提供了科学依据.     

基于支持向量回归的定性-定量因子混合建模方法

在科学研究及工程实践中,输入参数经常同时包含定性因子与定量因子,为实现此类数据的有效建模,提出基于支持向量回归(SVR)的定性-定量因子建模方法,以用于工程实验及数值仿真的定性定量因子分析．引入超球面分解量化定性因子相关关系,构建了一种新型核函数描述定性因子与定量因子关联关系,提出了定性-定量因子支持向量回归算法实现定性定量数据的混合建模与预测．通过数值算例和经典工程算例,发现所提算法能提供相比于普通的支持向量回归算法及基于高斯过程回归的定性-定量因子算法更优的预测结果．以种植体骨应力分析为例,其中种植体材料类型为定性因子、结构参数为定量因子,实验结果表明所提算法能够显著提升骨应力预测精度,可为种植体的设计优化提供模型基础,揭示了所提算法的工程可用性．     

电压激励蔡氏电路混沌的解析预测及其仿真

蔡氏电路的非线性动力学行为丰富,其状态方程是三阶微分方程,常利用该电路研究混沌现象.首先,建立电压激励蔡氏变形电路模型;其次,运用解析方法对该电路产生混沌现象的参数取值范围进行预测;最后,采用数值方法和李雅普诺夫指数分析方法对预测结果进行仿真,验证了该电路混沌解析预测结果的正确性.     

基于软件模块结构的数字保护软件可靠性分析

本文首次对数字保护软件可靠性评估方法进行研究,以软件模块结构为基础,利用半马尔科夫链,提出一种新的实用性较强的可靠性分析方法。该方法属于＂灰箱＂分析法,不但能对现有数字保护的软件可靠度、性能以及灵敏性做出定量预测和评价,而且能对软件的开发（特别是开发早期）起到一定指导,为开发高质量的数字保护软件提供一个依据。     

基于故障树的软件分析技术（SFTA）浅析

故障树分析法FTA（Faull Tree Analysis）是硬件可靠性、安全性分析的传统技术工具。20世纪80年代，软件的可靠性和安全性开始成为科技界关注的课题，为了适应软件可靠性和安全性分析的需要，故障树分析法被移植到软件这个新领域。故障树分析是很重要的软件分析方法。本文主要介绍了软件故障树分析（SFTA）的概念、分析步骤、用途和局限性，并结合软件实例加以说明。     

基于混沌脉冲幅度调制的超宽带通信系统

提出了一种实现超宽带直接混沌通信的混沌脉冲幅度调制(CPAM)算法,给出了CPAM算法原理及其调制解调方案.使用电子电路全功能模拟测试仿真软件(EWB)仿真分析了基于CPAM技术超宽带混沌通信系统的间歇耦合同步.仿真结果表明,收发两端可以精确同步,验证了系统的可实现性.系统误码率仿真显示,其可靠性比传统的正交相移键控(QPSK)等算法差,但混沌信号的引入大大改善了通信的保密性.     

嵌入式实时软件建模方法研究

随着硬件设备计算能力的迅速提高以及社会需求的不断变化和增长,嵌入式实时软件变得越来越复杂.为了提高系统的安全性和可靠性,将基于UML的建模方法与形式化建模方法相结合,可以为嵌入式实时软件建模和验证提供一种良好的解决方案.采用UML扩展机制,在UML2.0顺序图中加入嵌入式实时软件建模所需的时间特性,并提出一种由UML2.0顺序图构造出时间自动机的方法,为下一步验证奠定理论基础.     

基于响应面和MCMC的齿轮接触疲劳可靠性

针对齿轮接触失效,建立带有安装与制造误差的齿轮参数化模型,通过大变形显式动力学仿真软件来模拟齿面动态接触应力.然后,根据应力-强度干涉模型,建立齿轮响应面状态函数.为了提高齿轮响应面功能函数的拟合精度,提出了一种基于响应面和Markov chain Monte Carlo(MCMC)的可靠性分析方法,并进行可靠性灵敏度分析,以定量概率反映安装误差、制造误差及外载荷等随机因素对齿轮传动可靠性的影响程度.最后,将Monte Carlo模拟100 000次的计算结果与所提方法的结果进行比较,验证了可靠性分析方法的正确性.     

基于模型聚类的软件可靠性混合模型研究

软件可靠性验证阶段的可靠性增长模型的建立与选择是软件可靠性工程人员长期关注的焦点.软件可靠性模型混合是解决模型适应性差、精度低的可行性方法.利用模型聚类的COBWEB算法处理失效数据,对基本分模型进行动态权重混合,以提高软件可靠性评估与预测的精度和稳健性.并利用软件工具对该方法进行模型评价.     

基于超单元建模法的车身动力学仿真分析

为了解决车身动力学仿真的计算效率问题,提出基于超单元建模法的车身结构动力学仿真分析方法.该方法将某MPV车型车身结构划分为若干个子系统,通过超单元缩聚、剩余结构求解及超单元数据恢复三个阶段获得车身系统模态参数和频响函数.结果表明:与传统建模分析方法相比,在不降低计算精度的前提下,采用超单元建模法进行车身模态分析时的计算时间缩短约6.9%;在结构优化目标下进行基于频率响应分析的整车加速工况仿真时的计算时间缩短约87.7%;并且在整车加速工况仿真中,通过超单元建模分析方法得到的车内地板振动响应在总体趋势和峰值频率点方面均与试验结果较一致.     

混沌现象的电路原理与实现

采用逐段线性电路理论,对混沌产生的原理和方法进行了研究.利用集成运算放大器,设计了产生混沌的电路,进而实现混沌现象,并用仿真软件对电路进行仿真验证.结果表明,采用此种方法,可以较好地找出混沌与各种电路元件参数之间的关系和规律,这对进一步研究设计专用混沌集成电路及混沌在保密通信中应用有积极意义.     

软件老化过程建模、预测及软件再生策略研究

研究基于Linux网络服务器的软件老化过程建模、预测及软件再生策略问题.通过引入动量项及模拟退火算法的人工神经网络(BP)改进算法,对软件老化过程进行建模和预测.克服了BP算法收敛速度慢,易陷入局部极小值的缺陷,并提出将基于阈值的软件再生策略用于软件老化现象的主动性容错,提高软件系统的可靠性和可用性.仿真结果表明,该策略既降低了软件失效率,又减少了系统由于软件恢复而暂停服务的时间.     

应用神经网络的装备软件可靠性预测

利用软件可靠性模型对软件测试得到的失效数据进行趋势分析与预测,可得到软件产品的可靠性指标。本文根据软件测试结果历史数据,使用神经网络预测同类软件的缺陷数,对装备软件可靠性做出准确评估,以提高装备软件可靠性。