考虑右删失数据的改进Jelinski-Moranda软件可靠性模型

针对软件可靠性测试停止时间不对应失效的右删失问题,给出考虑完全右删失失效数据的改进Je-linski-Moranda(J-M)模型。定量分析了右删失失效数据对可靠性参数评估值的影响,在此基础上分别给出基于残存缺陷比率、失效率以及可靠度函数的软件可靠性测试停止准则。最后将改进模型应用于一组失效数据集,计算结果表明,改进后的模型可充分挖掘右删失数据中蕴含的时间信息,得到更准确的参数评估值。并且所提出的停止准则可有效指导软件可靠性测试活动的开展,具有较好的工程应用价值。     

考虑多种真实情况的软件可靠性增长模型

进行软件可靠性评估主要通过构建软件可靠性模型实现。软件可靠性模型通常给出被检出的故障可以立即被排除,并且不会有新的故障被引入的假设,这与实际的检错过程是不相符的。针对以上假设条件,提出了一种新的软件可靠性增长模型。该模型将软件的检错过程和排错过程作为两个独立的非齐次泊松过程分别进行建模,并将软件中存在的故障数看作是一个变化的函数,该函数包括软件中初始故障及引入的故障。在两个数据集上进行相应实验证明,较之其他模型,新建模型的拟合和预测效果更好。     

基于未确知集的软件可靠性模型选择研究

针对目前普遍存在的软件可靠性模型应用不一致性问题,提出一种基于未确知集的软件可靠性模型选择方法.本文首先对未确知集合进行阐述,并介绍了软件可靠性模型选择的一般方法,然后将未确知集软件可靠性模型选择方法应用于一组失效数据,为该组失效数据选择一个适应性较好的软件可靠性模型,最后给出结论.     

Jelinski-Moranda模型的一种新的NLS估计法

提出了一种新的基于非线性最小二乘法的软件可靠性Jelinski-Moranda(J-M)模型参数估计方法(LogLSE).给出了一种与经典的J-M模型最小二乘法等价的曲线拟合函数,推导了J-M模型的新的非线性最小二乘(NLS)参数估计公式.在标准的软件可靠性失效数据一海军战术数据系统(NTDS)和三组J-D.Musa软件可靠性数据上,利用牛顿迭代法求解参数估计的实例分析,说明了LogLSE估计优于传统的基于最大似然估计(MLE)和最小二乘估计(LsE)的J-M模型参数估计.     

基于指数环境因子函数的软件可靠性增长模型

绝大部分软件可靠性增长模型采取的软件可靠性标准都是测试可靠性,实际上,软件的测试剖面很难真实地反映运行剖面,软件运行环境和测试环境不可能一致。考虑测试环境与运行环境差别,根据经验数据拟合环境因子,提出一种随时间变化的指数环境因子函数;并建立基于指数环境因子的非齐次泊松过程类软件可靠性增长模型;利用一组公开发表的数据集对模型进行评估。结果表明,本文提出的环境因子函数计算复杂度低,基于该函数的软件可靠性模型具有更好的拟合和预测能力。     

软件可靠性关键参数判定的矩估计方法

已有的基于结构的软件可靠性研究中大多假设建模参数为已知常量,导致模型忽略了参数估计的统计特征对于系统可靠性的影响.针对该问题,提出一种基于矩估计的软件可靠性关键参数判定方法,该方法通过分析基于结构软件可靠性模型的特点,建立各建模参数的矩估计量与系统可靠性预测结果之间的关系,量化各参数对于系统可靠性的影响,判定关键参数.为系统可靠性控制、系统结构优化及软件测试资源最优化分配等问题的解决提供了理论支持,通过对两个实际软件系统的分析验证了方法的有效性.     

基于混合体系结构的软件可靠性评估方法与应用

基于体系结构的软件可靠性模型建立在软件研制周期的初期阶段,能够对软件进行较早的可靠性分析,对早期软件结构的变更以及后期软件的更新与升级都提供了一定的指导依据。然而,早期的基于体系结构的软件可靠性模型只对单一的软件结构进行分析,这显然不满足如今同时存在多种体系结构风格的复杂软件的需求。分析了目前常用的软件体系结构风格,在基于混合体系结构的软件可靠性模型的基础上,阐述了应用体系结构模型进行评估的步骤,并结合实例进行了分析与验证。     

适用于成组数据的Jelinski-Moranda模型研究

针对软件可靠性测试的成组测试数据,建立了适用于成组测试数据的软件可靠性Ｊｅｌｉｎｓｋｉ－Ｍｏｒａｎｄａ增长模型,并对其参数解特性进行了分析。通过分析得知,适用于成组测试数据的Ｊｅｌｉｎｓｋｉ－Ｍｏｒａｎｄａ模型的参数估计方程存在多个解,且只有在一定条件下才有合理解。最后给出了其参数解估计的有效数值算法。     

软件可靠性模型的变点估计及仿真研究

软件可靠性模型是研究软件失效数据的重要工具,对软件产品质量的度量和评估有重要的意义.为了解决单个模型不能准确描述软件失效情况以及难以对未来的软件失效做出合理预测的问题,将变点分析引入到软件可靠性模型的问题研究,建立了有变点的软件可靠性模型,给出了软件可靠性模型变点的最小二乘估计.数值仿真表明最小二乘法适用于软件可靠性模型的变点估计,其估计结果具有好的准确性和稳健性.     

考虑用户行为和排错延迟的多版本软件可靠性增长模型

软件在测试阶段和使用阶段操作环境的差别导致软件测试可靠性和运行可靠性不完全相同.软件在发布后的使用和维护阶段,软件可靠性的增长不仅体现在软件固有故障的排除,而且用户对软件的熟悉程度也会影响软件的可靠性.本文研究了软件固有故障检测过程、固有故障纠正过程和外在失效过程的特征,建立了考虑用户行为和排错延迟下的多版本软件可靠性增长模型.通过一组来自于开源软件用户缺陷跟踪系统中的真实数据进行数值分析,试验结果表明提出的模型具有较好的效果.     

基于可靠性的软件构件费用分配最优模型

针对软件系统可靠性和费用分配问题,给出了一种基于可靠性的软件构件费用分配最优模型。将软件系统可靠性定义为软件构件失效率、操作剖面、构件使用矩阵以及软件无失效运行的规定任务时间的函数,详细描述了费用最优模型的建立和利用非线性规划理论求解模型的步骤。在求解过程中,将费用最优模型转化为Kuhn-Tucker方程,有效地处理了带有复杂计算的目标函数和约束条件的可靠性和费用最优分配问题。计算实例表明利用该模型进行可靠性和费用分配是可行的。     

软件可靠性度量实例研究

为适应软件的不同特点和使用阶段,必须根据软件的具体情况,考虑在软件开发的整个生命周期中,从不同角度对可靠性进行度量和评价。在现有软件可靠性度量的基础上,选择改造了9个可用于评价软件可靠性的度量,在航天软件中进行了应用,并详细阐述了各个度量的目标、方法和过程,最后对度量结果进行了综合分析以及给出了对软件的改进建议。     

基于率的软件可靠性过程仿真

基于率的软件可靠性过程仿真将软件开发过程看作是由率函数控制的随机过程,是传统软件可靠性解析模型的自然扩展,可以在软件开发的早期阶段中预测软件的可靠性。通过构造不同的率函数,可以实现对不同特征的过程仿真。本文阐述了基于率的软件可靠性仿真的数学基础,提出了基于C语言的仿真实现方法,包括单事件仿真和多事件仿真。本文还应用Softrel对竞争性设计和结对编程两种工程方法对软件产品可靠性的影响进行了仿真分析。     

一种实时多任务软件可靠性验证方法

针对软件可靠性增长模型难以满足实时多任务软件可靠性验证的可信性要求,提出了一种基于任务模块软件统计测试的实时多任务软件可靠性验证方法.该方法利用实时多任务软件的结构和运行特点,建立了一个可靠性模型并给出了模型参数的求解方法;通过该模型把待验证的软件系统可靠性指标分配到各个任务模块,然后用统计测试的方法对任务模块的可靠性指标进行验证,以达到对整个软件系统可靠性指标验证的目的.实验证明该方法的有效性和灵活性.     

考虑测试效用的软件可靠性增长模型

测试效用函数不仅可以描述测试所消耗资源随时间的变化,同时也是建立考虑测试效用的软件可靠性增长模型的前提和基础。现有测试效用函数形式多达十余种,但是由于适用性较差,导致研究人员对失效数据进行建模时需要付出繁琐的工作量,并且模型的评估能力往往达不到预期效果。针对该问题,提出了一种通用的测试效用函数形式,该函数形式更加灵活、适应能力更强。在此基础上,建立了基于该测试效用函数的软件可靠性增长模型。利用两组公开发表的数据进行验证,实验结果表明,该测试效用函数有效可行,考虑新的测试效用函数的软件可靠性增长模型具有更好的可靠性评估性能及适应能力。     

排错效率和故障发现率可变的软件费用模型

考虑非齐次泊松过程(NHPP)类软件可靠性增长模型,引入以时间为变量的故障排除效率函数和故障发现率函数,建立了软件费用模型,使模型更具有一般性,更符合实际情况。以软件费用最小作为优化目标,讨论了最优释放时间与软件开发的最小费用,实例计算给出了测试时间随故障发现率中的参数的变化情况。