不完美排错下测试覆盖相关的软件可靠性模型

准确的建模软件可靠性并对可靠性趋势进行有效地度量与预测,对于软件开发至关重要,越靠近软件测试的真实过程,所提出的不完美排错模型就应该考虑并融入更多具体的影响因素,建立构成要素间更加精准的软件可靠性增长模型SRGM.考虑故障检测、修复与引入三个子过程之间的内在联系,建立统一的、柔韧的不完美排错框架模型TCM-ID,对累积检测、修复与引入的故障数量之间的关联实施研究,从故障检测率、故障修复率、故障引入率角度衡量软件测试的整体功效.进一步,从测试覆盖的角度,建立测试覆盖函数相关的可靠性模型,以便于研究其对模型的扰动影响,用以评测模型的性能.最后,在真实的应用场景下进行验证所提出模型的有效性与合理性,模型具有较好的拟合与预测性能,整体上优于其他模型.本文所提出的模型,对于选择合适的不完美排错下测试覆盖相关的软件可靠性增长模型,以及提高测试效率与软件可靠性具有重要意义.     

一个改进的NHPP类软件可靠性增长模型框架

针对现有的NHPP类软件可靠性增长模型,提出一个既考虑关联故障和构件结构,又考虑软件的不完美测试、故障检测率和故障改正效率随时间变化的NHPP类软件可靠性增长模型框架.许多经典的软件可靠性增长模型以及基于软件故障类型和构件结构的NHPP类模型都可以从这个框架中推导出来.     

软件可靠性增长G-O模型的改进

在传统的软件可靠性增长G-O模型中,故障检测率被视为常数,或被视为增函数,或被视为减函数.考虑到测试人员的学习过程和剩余错误数的不断减少,故障检测率应该是一个随时间先增后减的函数,于是提出改进的G-O模型.利用公开发表的两组失效数据对改进模型进行了测试,并与已有模型进行了较,实验结果表明改进G-O模型的拟合能力和预测能力都很好.     

一个不完全排错状态下的软件可靠性增长模型

在充分地考虑了软件排错过程特点的基础上,将现有的可靠性增长模型中“完全排错”的假设修改为“不完全排错”,使之更符合实际情况。通过将软件错误分为不同的两类来刻画,得到了一个软件可靠性增长模型,该模型含有两个参数,使用起来较为方便。     

一种非参数化SRGM预测能力的研究

提出了一种非参数化软件可靠性增长模型的改进,该模型考虑软件工程的多样性,利用支持向量回归技术并结合机器学习相关知识,完成故障检测和预测过程。通过三组真实的失效数据集的实验,将所改进方法与传统软件可靠性增长模型比较,结果显示,改进的非参数化软件可靠性增长模型具有更好的模型通用性和预测性能。     

非齐次泊松过程类软件可靠性增长模型

现有的基于故障覆盖率的软件可靠性增长模型多是只考虑了累计故障覆盖率 ,没有描述每个测试用例能够获得的故障覆盖率 .为了使软件可靠性增长模型能更好地刻画软件的测试过程 ,建立了两个基于故障覆盖率的非齐次泊松过程类软件可靠性增长模型 .第一个模型假设每个测试用例有相同的故障检测能力 ,能获得相同的故障覆盖率 ;第二个模型考虑了越晚检测到的故障其被检测到的概率越低的特点 ,模型假设每个测试用例的故障检测能力与其出现的次序相关 .利用一组公开发表的软件失效数据对这两个模型进行了验证 ,结果表明这两个模型在这组失效数据上均能得到较好的拟合效果 .     

一种考虑数据截尾的非参数软件可靠性模型

通过分析数据截尾对软件可靠性模型的影响，建立了一种考虑数据截尾的非参数软件可靠性模型，为的是克服一般参数模型假设约束过紧的问题，并能在估计失效率的同时估计残存缺陷数．同时，提出了基于非参数统计的软件失效率单调下降性检验方法，在加权核函数估计中引入数据截尾率作为加权系数和优化参数，并用失效率单调下降约束下的加权核函数方法来估计失效率和残存缺陷数．模拟试验和实例分析表明，所提模型可以较好地处理截尾数据，给出残存缺陷数的合理估计，其失效率估计精度较高，不低于较好的传统模型．     

软件可靠性非完全排错情况下的参数估计

20世纪70年代提出的JM模型是最早代表软件可靠性的数学模型,其假设排错是完全的,这与实际情况不相符合。因此,有必要对JM模型假设进行改进,从而提高软件可靠性。在排错是不完全的假设下建立了一个软件可靠性模型,然后运用最大似然估计法进行参数估计,找出了一个比较合理的估计初始错误个数和指数系数的方法。     

嵌入式系统软件可靠性模型的研究

针对嵌入式系统中软件和硬件密切相关,都会导致软件故障这一问题,提出了一种考虑硬件相关的软件可靠性模型,并利用MATLAB软件对真实的项目数据进行仿真实验,结果表明:新模型随着测试的进行对实际数据的拟合性能比传统模型好.该模型提供了更准确的软件可靠性估计,能够帮助人们在嵌入式软件早期测试阶段制定出更好的的测试策略.     

一种即时纠正和延缓纠正混合的可靠性增长模型

考虑及时纠正和延缓纠正相结合的可靠性增长规划方式,采用纠正有效性系数的加权平均,并引入排错效率函数,提出一种软件阶段可靠性增长的模型.给出软件在试验阶段内各个时刻的瞬时失效率估计值的表达式和下一个试验阶段初期可靠性水平的预测值,并用一组数据作为示例,验证模型的有效性和实用性.     

A software reliability growth model for component-based software incorporating debugging delay and imperfect debugging

In view of the problems and the weaknesses of component-based software(CBS) reliability modeling and analysis,and a lack of consideration for real debugging circumstance of integration testing,a CBS reliability process analysis model is proposed incorporating debugging time delay,imperfect debugging and limited debugging resources.CBS integration testing is formulated as a multiqueue multichannel and finite server queuing model(MMFSQM) to illustrate fault detection process(FDP) and fault correction process(FCP).A unified FCP is sketched,given debugging delay,the diversities of faults processing and the limitations of debugging resources.Furthermore,the impacts of imperfect debugging on fault detection and correction are explicitly elaborated,and the expressions of the cumulative number of fault detected and corrected are illustrated.Finally,the results of numerical experiments verify the effectiveness and rationality of the proposed model.By comparison,the proposed model is superior to the other models.The proposed model is closer to real CBS testing process and facilitates software engineer's quantitatively analyzing,measuring and predicting CBS reliability.     

基于CHMM的TE过程在线故障检测

随着工业过程的规模和复杂程度的增加,对于过程安全性和可靠性的要求进一步提高.为了准确及时地检测设备故障,提出了一种基于连续隐马尔可夫模型(CHMM)的在线故障检测方法.采用主元分析(PCA)方法对过程变量数据进行特征提取,利用变长度滑动窗口技术跟踪动态数据,并提出了一个新的实时统计量作为在线故障检测的量化指标,结合实时阈值实现了CHMM的在线故障检测.将该方法应用于田纳西-伊斯曼(TE)化工过程,并与基于PCA和动态主元分析(DPCA)方法的故障检测结果进行比较,能够较准确地检测到故障,验证了该方法的有效性.     

Stochastic differential equation software reliability growth model with change-point

This paper presents software reliability growth models （SRGMs） with change-point based on the stochastic differential equation （SDE）.Although SRGMs based on SDE have been developed in a large scale software system,considering the variation of failure distribution in the existing models during testing time is limited.These SDE SRGMs assume that failures have the same distribution.However,in practice,the fault detection rate can be affected by some factors and may be changed at certain point as time proceeds.With respect to this issue,in this paper,SDE SRGMs with changepoint are proposed to precisely reflect the variations of the failure distribution.A real data set is used to evaluate the new models.The experimental results show that the proposed models have a fairly accurate prediction capability.     

软件可靠性及其模型

描述了软件可靠性的总况 ,并对具有代表性的Halstead模型、Jelinski Moranda模型、Littlewood Verrall模型、Cai模糊增长模型、Geol OkumotoNHPP模型以及超几何模型作了总体性论述 最后给出了软件可靠性面临的主要问题     

基于EKF的无人机飞行控制系统故障检测

无人机飞行控制系统是一种典型的多传感器闭环控制系统,其执行机构与传感器故障会严重影响系统的安全性与可靠性,针对无人机飞行控制系统故障检测问题的研究具有重要的意义.本文考虑了一类无人机闭环非线性飞行控制系统的故障检测问题,针对风扰动影响下无人机纵向非线性系统模型,设计基于扩展卡尔曼滤波器的残差产生器,并应用χ2检验对残差进行评价,实现无人机闭环控制系统的故障检测.同时,基于某型无人机Simulink仿真平台进行仿真实验.结果表明,所提出的方法能够实现空速管堵塞故障和升降舵部分失效故障的检测.     

考虑状态维护策略与工时恶化作用下的单机调度研究

为了解决单机调度问题,提高设备的可靠性和稳定性,根据连续故障检测和离散故障检测的特点,以最小化拖期成本和维护成本为目标,建立了考虑分段线性恶化和维护不可用时间的单机调度模型,基于系统可靠性理论研究考虑机器可靠性的单机调度问题,采用决策条件统一化处理方法对维护策略进行对比,通过单因素和双因素调参分析确定相关参数变化对生产调度优化的影响。结果表明：模型求解时间与单位时间拖期成本的减少呈近似指数级增长,单位拖期成本越大,求解速度越快;单位时间拖期成本的变化不会引起维护成本的大幅度改变,成本函数不存在柔性周期维护中的跳跃节点,不能“自适应”调节;预防性维护时间与故障小修比值对离散检测下的维护决策有较大影响。采用决策条件统一化处理方法,可减少计算时间和检测成本,较好地解决了离散故障检测中易出现的过度维护或维护不足等问题,有助于降低运营成本,提高经济效益。