软件失信的根源因素:失信因子

如何保证软件可信性是目前软件工程研究领域的热点话题之一. 从逆向思维的角度围绕软件失信展开三方面的研究.基于软件可信性的概念,分析软件失信及失效、故障、缺陷、错误之间的关系, 进而提出“失信因子"这一新的概念;通过分析失信因子与软件风险因素内涵的差异,指出了失信因子概念提出的基础性和重要性, 并给出软件失信链,延伸了传统的失效链;通过构建一种基于WBS-RBS的识别框架探讨了对失信因子收集、识别和分类的方法.结合示例,验证了所提概念的合理性.特别强调,在软件开发过程中,软件可信性的保障应着眼于控制、 改善失信因子这一根源性的因素,而非缺陷和故障等表征现象.     

Bayes小子样鉴定中仿真可信度研究

在仿真试验和飞行试验的一体化试验鉴定过程中，仿真信息的作用越来越突出，仿真的可信度也越来越受到重视。改进Bayes方法，在Bayes公式中引入了仿真可信度，使综合利用仿真数据和试验数据得出的武器性能指标评估结果更加可信。首先，定义了可信性Bayes模型，分析了它的合理性，并把它应用到多阶段武器试验鉴定中。接着，分析了仿真可信度的含义，给出了一个仿真可信度直观定义。最后，通过仿真实例来验证了可信性Bayes分析方法的有效性。     

基于模糊聚类和粗糙集的仿真可信性模糊综合评估

为客观有效地解决仿真可信性评估问题,提出基于模糊聚类和粗糙集的仿真可信性模糊综合评估方法。阐述了基于模糊传递闭包法进行模糊聚类分析的基本步骤,分析了粗糙集中属性重要性的相关原理;提出了基于模糊聚类和粗糙集的可信性模糊综合评估模型,利用模糊聚类和粗糙集中的属性重要性原理客观地进行各因素权重分配,结合模糊综合评判进行仿真可信性综合评估;以某飞行视景仿真系统为例,进行可信性综合评估。结果表明,该方法具有一定的合理性和可行性。     

基于BP网络的LSCS仿真可信性评估方法

复杂大系统仿真可信性评估具有数据量大、受环境和结构变化影响多等特点,人工神经网络的并行处理和自学习能力符合问题求解需求。建立了仿真可信性评估的模型并将其与人工神经网络计算原理相比较,确立了方法研究的依据并给出了评估实施的步骤;接着从网络结构设计、训练样本选择与预处理和学习算法分析三个方面深入研究了基于BP网络的可信性评估方法的设计;最后以空地攻防对抗仿真为例,说明了其应用。结果表明:该方法具有评估精度高、实现简单、适应性强等优点。     

Bayes方法应用中验前分布选择的一致性与可信性原则

Bayes方法已在装备的参数估计与决策分析中得到了广泛应用。现有的研究主要集中于验前分布的构造与方法的工程应用,而对验前信息之间的一致性、验前信息的可信性研究较少。给出了验前信息一致性的定义与检验方法,建立了验前可信性分析的假设检验模型。以此为基础,建立了基于一致性与可信性的验前分布融合模型。最后,以装备可靠性分析为例,对一致性、可信性的计算过程进行说明。     

不完备信息系统的可信决策规则提取与E2相对约简

在不完备信息系统中,提出可信决策规则以及最优可信决策规则的概念,用以刻划信息系统中必定存在或可能存在的确定性决策规则.给出关于容差关系的最大相容类的∨-描述的概念,并由此得到初等可信决策规则.针对协调最大相容类,定义一种基于区分矩阵的区分函数;通过计算协调最大相容类的区分函数的析取范式,可由初等可信决策规则求得所有最优可信决策规则.最后给出条件属性的E-相对约简的概念及其区分函数求法.E-相对约简是保持不完备信息系统的确定性信息的极小条件属性子集.     

基于风险分析的仿真可信性控制

针对仿真可信性面临的问题,提出了基于风险分析的仿真可信性控制方法. 依据面临风险的不同,将仿真可信性控制的实现过程分为仿真结果可信性控制和仿真应用可信性控制两个部分,对其实现原理和关键技术进行了分析,提出了基于影响网的仿真风险分析方法,实现了仿真风险的定量计算,设计了基于敏感分析的风险消减方法,通过对关键失效的修改,实现了仿真可信性的控制和提高. 最后给出了一个例子证明所提方法的可行性和有效性.     

导弹系统仿真的可信性及其在试验鉴定中的应用

本文主要着眼于以下两方面问题进行概念和方法性研究：（１）如何衡量和评估导弹系统仿真的可信性？（２）如何将可信的仿真结果充分应用于导弹性能试验鉴定中     

信息物理融合系统可信软件形式化建模与分析

从多Agent系统的角度,以Petri网和π演算为语义基础,建立了一种信息物理融合系统（cyber-physical systems,CPS）可信软件形式化模型（high-confidence software formal model,HCSFM）. HCSFM以Petri网形象地描述CPS可信软件静态结构模型及动态行为,用Petri网分析方法和支持工具对模型进行分析和验证; 利用π演算刻画CPS可信软件中Agent的加入、退出、更新和体系结构重配置等动态演化机制,并研究Agent的演化策略及演化后CPS的一致性,确保动态演化后CPS软件能正常交互,从而为CPS软件设计提供可信保障. 通过HCSFM在无人驾驶车辆编队CPS中的应用,表明HCSFM可以有效地对CPS可信软件进行建模和分析.     

基于多属性的系统结构建模与分析方法

模糊关系矩阵是全面、准确描述系统结构的有力工具.基于系统组成要素可以用多个属性描述的假设,提出了要素对属性和属性的系统结构模糊关系矩阵建模方法,并给出了利用属性对属性的模糊关系矩阵信息的相对贡献率和关联度分析方法,以及利用要素对要素的模糊关系矩阵信息的要素之间影响度分析方法.因此,本文所建立的系统结构建模与分析方法可以深入分析每个要素对整个系统的贡献大小与原因,以及每个要素在整个系统结构中的位置及其成因.     

关于提高CAE性能仿真置信度的思考

随着市场对产品研发周期要求越来越短，性能要求越来越高，CAE性能仿真技术也获得了越来越广泛的应用，然而关于应用中的置信度问题的争论并没有停止。针对这一事实，文章在扼要地概括了CAE性能仿真坚实的理论基础之后，着重地指出了应用中的置信度关键在于计算模型的质量。关于提高模型质量，文章给出了具体建议，并用三个典型的应用实例证明了仿真的质量对提高CAE性能仿真的置信度至关重要。     

The Pattern-matching Role of Systems Thinking in Improving Research Trustworthiness

This paper seeks to identify a new and useful role for systems thinking in improving qualitative research quality. Firstly, it reflects upon the main characteristics and difficulties of qualitative research. Secondly, it critically reviews some of the techniques suggested to improve research credibility, transferability, dependability and confirmability. Thirdly, it explains the concept of pattern-matching and its role in designing case studies. Based on these, the paper examines the pattern-matching role of systems thinking in enhancing the trustworthiness of qualitative research. Finally, a case study is described to illustrate how pattern-matching is embedded in systems perspective to improve research trustworthiness. The paper highlights that when systems thinking is combined with pattern-matching properly in qualitative research, it can help the investigators to develop a fuller and richer understanding of a phenomenon, and can enable others interested in the research to recover how conclusions have been made and to make informed judgement about the research findings.     

基于过程挖掘的未来感知预测模型

将事件日志中蕴含的过程模型看成两紧邻活动的组合,提出两种新的过程模型。首先,利用日志信息中的活动紧邻关系构造邻接矩阵提取过程模型,该模型中每个活动仅发生一次;其次,为避免过程模型中出现回路或者环路而造成模型预测精度降低的情况发生,在构造的邻接矩阵中增加活动在事件日志中所处的顺序位次,构造含有活动位次信息的邻接矩阵,以此为基础上进一步提取过程模型,该模型中每个活动在同一个位次上仅发生一次;再次,通过矩阵中的信息可获得过程模型中每个上层节点到各个下层节点的路径与相应概率;接下来,根据事件日志中信息的类型和特征,利用过程模型对决策者所需要的信息（如活动名称、等待时间、发生概率）进行预测;最后,利用随机数据与实际数据同基于序列提取规则的过程模型预测结果进行比较,验证所提模型的实际有效性。     

基于客观系统分析的解释结构模型

用解释结构模型(ISM)进行系统分析的关键是准确确定系统要素的邻接矩阵。基于OSA的ISM模型是利用自组织的客观系统分析(OSA)方法在训练集上产生复杂度逐渐增加的模型,用检验集筛选模型,系统外准则值的最小值对应着最优方程组。最优方程组以定量的方式给出系统变量间的连接方法和连接强度。根据OSA最优方程组中变量之间的系数是否为0或通过设定阈值可以客观地确定邻接矩阵。在此基础上建立的ISM模型从整体角度准确地揭示了系统要素的结构,是实现系统知识提取的有效途径。     

基于系统分析的控制系统故障树自动生成

提出一种基于系统分析的故障树自动生成方法。首先,建立描述元部件因果模型及控制回路因果模型的数据库。然后,利用控制系统流程图和邻接矩阵确定系统中独立元部件、控制回路以及系统外界不可控扰动的直接关系,确定系统故障树的结构模型。最后,通过搜索相关数据库,调用相应的因果模型,自动生成系统故障树。结合一个具体算例验证了该方法的有效性和可行性。     

结合Nystrm逼近的图半监督纹理图像分割

针对半监督学习算法在图像分割中的应用,提出了一种基于流形插值的半监督图像分割方法。该方法将分类问题看作一个流形上的函数的插值问题,通过优化某些系数来更好地拟合数据。该算法采用稀疏图可解决大规模矩阵特征值和特征向量的求解。但是,对于图像分割来说,构造稀疏图的运算时间较长,针对这一问题,提出采用Nystrm逼近方法来降低计算复杂度。合成纹理图像分割结果验证了该算法可获得良好的分割质量,结合Nystrm逼近方法在保证分割质量的前提下从很大程度上提高了计算效率。     

一种基于马尔可夫链的高维离群点挖掘算法

提出了一种基于马尔可夫链的离群点检测(outlier detection algorithms based on Markov chain, MRKFOD)算法。该算法把基本数据集看作一个加权无向图,数据集中的每个数据表示一个节点,用每条加权边表示节点之间的相似度;形成一个邻接矩阵,把邻接矩阵当作马尔可夫链中的概率转移矩阵;寻求概率转移矩阵的主要特征向量;把每个节点的主要特征向量值作为每个数据的离群度。实验结果表明,该算法与其他高维离群点挖掘算法相比,在效率及有效处理的维数方面均有显著提高。     

跨区域重大工程项目脆弱性研究

为获知跨区域重大工程项目的脆弱性,基于复杂网络理论,提出一种评估跨区域重大工程项目系统脆弱性的方法.首先识别跨区域重大工程项目脆弱性影响因素,并在此基础上建立相应的权重矩阵,然后计算出该网络的拓扑参数,并用Matlab软件对其脆弱性进行仿真,最后把网络拓扑参数与仿真结果进行对比,分析跨区域重大工程项目脆弱性与拓扑结构的关系.结果表明,在跨区域重大工程项目中环境因素和社会因素的脆弱性大于经济因素的脆弱性,以警示跨区域重大工程项目的管理者.     

一种简便的系统层次结构分析方法

针对邻接矩阵和可达矩阵采用同一计算步骤，可以方便地分析系统的层次结构，并且可绘出图形来表示解释性结构模型。实际运算证明，该方法比其它许多方法简单、明确、直观。