面向评估的软件可靠性与费用模型的研究

一个软件系统开发过程中,影响开发费用的因素很多,可靠性因素无疑是非常重要的,对可靠性和费用之间的深入研究有助于在保证软件可靠性的前提下,控制成本,优化资源配置.本文通过理论分析和实验验证,研究了可靠性和费用的关系,建立了面向评估的软件可靠性费用模型EORC.实验结果表明该模型是合理的,且简单实用.     

软件可靠性新模型研究(英文)

在讨论当前使用的软件可靠性模型存在的主要缺陷的基础上,提出了一个新的软件可靠性模型.当今应用模型中的可靠性假设条件并不考虑软件本身的复杂性、软件测试的有效性以及软件应用环境的完全性等要素,因此在评估软件可靠性时往往产生不精确的结果.为此将尽可能多的与被测软件可靠性评估有关的因素,结合到软件可靠性模型中去,使得对被测软件的可靠性模型更切合实际,因此使它更为精确.以一个实际的软件测试实验及对该软件进行的可靠性评估为实例,说明所提出观点和方法的合理性和可行性.     

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.     

基于遗传算法优化的软件可靠性组合模型评估

文章针对现有软件可靠性组合模型评估方法在模型选择、评估精度和评估效率方面的不足,从软件可靠性模型特征的形式化定义出发,借助特征量化获取的特征矩阵,给出了构建软件可靠性模型基本集的统一方法。依据软件可靠性评估的特点,对传统遗传算法的适应度函数和爬山操作进行了改进,并将其用于基模型权值的求解。在此基础上,给出了基于加权组合基模型的软件可靠性评估方法。实例验证表明,该方法在全局评估精度和评估效率上均有显著提升。     

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.     

基于加权多维隶属度函数的软件可靠性模糊评估

传统软件可靠性预测模型通常把软件视为"黑箱",仅依据软件测试或实际运行阶段的失效数据来评估,忽略了软件开发过程中的实际影响因素。为此,文章提出一种基于加权多维隶属度函数的软件可靠性模糊评估方法。首先对软件可靠性因素进行分析,并借助粗糙集理论对以上因素进行属性约简,构建软件可靠性的加权多维隶属度函数。该方法可用于对软件开发前、中、后阶段的软件可靠性进行预测和评估。实验结果表明,所提出的方法能够实现对安全关键软件可靠性的准确评估。     

基于混沌理论软件可靠性定性仿真建模方

针对目前可靠性复杂软件系统存在的安全性问题,提出基于混沌理论的软件可靠性定量与定性相结合的仿真建模方法.首先,借助非线性混沌定量预测分析方法合理预测软件演变规律;其次,引入基于定量预测分析基础上的定性仿真建模预测分析方法,对定量预测结果进一步验证和推理,挖掘构建软件可靠性混沌建模的内在规律;最后,将QSIM算法应用在软件可靠性建模与预测分析的研究中,并且采用软件可靠性建模与预测评估手段给出软件可靠性度量标准,帮助检验和验证软件的可靠性.该研究成果可为软件可靠性建模提供新的方法和策略,提高软件可靠性建模预测分析的可行性和准确性,并且可以广泛应用到企业软件开发实践中,有助于企业发现影响软件可靠性的各种因素,解决软件安全性问题.     

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.     

用线性组合模型分析软件可靠性数据

针对单一模型分析软件可靠性数据存在的不足,对软件可靠性数据的收集进行规范,并提出线性组合模型,解决了软件可靠性数据和可靠性模型的适用性问题,提高了软件可靠性模型评估和预测的精确度,其中DLC模型是目前线性组合模型中的最佳线性组合模型.     

软件项目成本估算分析

软件成本估算的准确性对软件开发管理至关重要。该文在对软件项目成本估算方法进行系统介绍和分析的基础上,讨论了把软件维护阶段考虑在其中并把开发阶段分阶段估算的必要性,据此提出了一种阶段分析估算的方法,并研究了阶段分析法与COCOMO模型相结合来进行成本估算的可行性。采用阶段分析法,有利于项目的合理跟踪和控制;与COCOMO模型相结合,则可有效避免单方法计算的偏差问题,有利于提高估算的准确性。     

提高估算软件成本精度的方法研究

指出已有的软件成本估算方法中的问题,提卅采用模糊神经网络方法构建软件成本的快速估算模型来提高估算精度。将60个软件项目的相关数据作为样本,分别对神经网络和模糊神经网络两种系统进行训练。将两种模型的训练和估算结果进行比较．结果显示模糊神经网络模型在软件成本估算上比神经网络模型具有更高的学习效率和估算精度。     

浅析软件成本估算的三种方法

介绍了一些常用的估算软件开发成本的概念。成本估算主要有三种方法：专家判定法、类比法、参数模型法。软件成本估算有两个基本的策略：自顶向下估算、皂底向上估算。这些估算方法都依赖于历史数据,并且必须随着数据点的增加随时进行调整。基于已有的经验进行估算将获得更准确的估算结果。     

基于稳健回归技术的软件成本估计方法

随着软件系统规模的不断扩大和复杂程度的日益加大,人们经常对软件成本估算不足,造成了各种严重的软件危机。本文分析了面向数据挖掘的普通最小二乘法和稳健回归两种回归技术在软件成本估计应用中的准确性,提出了稳健回归的软件成本估计方法。     

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．     

Vague集在软件成本估算中的应用

类比估算方法是软件成本估算的常用方法之一,而估算中选择的相似度函数则是估算结果准确有效的关键.由于Vague集可以较好地处理数据中的未知信息与不确定性,因此可使用Vague集来提高软件成本估算的准确性,为项目管理人员提供更加科学的预算保障.为此充分考虑未知度的因素,提出了一个新的基于未知度的Vague集相似度量方法,结合Vague集模糊熵与熵值法来确定不同指标的权重,以获取不同项目之间的相似度.最后将该方法应用在Desharnais数据集进行成本估算,实验结果表明,该相似度量方式较现有方法能够进一步降低估计过程中产生的误差.     

一种基于贝叶斯理论的软件可靠度评估方法

针对目前软件测试过程中可靠性度量方法匮乏的不足,提出了一种新的基于贝叶斯理论的软件可靠度评估方法,该方法通过分析软件模块间的影响关系构建贝叶斯网络,利用贝叶斯方法和经验数据评估贝叶斯网络中各节点的可靠度.给出了可靠度计算的详细推导过程,并通过一个具体实例解释了计算过程.该方法能重用已有的测试结果,计算速度快,简单易行.通过对每个模块提供数值可靠度估算,可以作为测试用例选择的依据,降低了测试成本,从而很好地为软件测试提供支持.     

基于稳健回归技术的软件成本估计方法

随着软件系统规模的不断扩大和复杂程度的日益加大,从20世纪60年代末期开始,出现了以大量软件项目进度延期、预算超支和质量缺陷为典型特征的软件危机。在对软件项目进行估算时,通常情况下能得到相关软件组织或软件产品的某些历史数据,充分利用这些历史数据对预测与估算软件项目是很有帮助的。稳健回归分析（RRA）,就是这样一种相当常用与有效的数据驱动方法。在比较、回顾一些稳健回归分析研究成果的基础上,重点解决了软件成本估算数据用传统回归分析存在的问题,并有效地解决了由于异常数据存在而产生的掩蔽效应。同时尝试提出在软件成本数据估算中运用稳健回归方法进行系统而全面的仿真实验分析,发现该方法能有效地解决异常数据的掩蔽效应,得到比较满意的结果。     

软件系统的可靠性分配模型及优化研究

本文着重研究基于架构的软件系统的可靠性分配模型以及相应的优化算法,以最少的成本创建具有最优可靠性的系统,不仅考虑了开发成本的最小化,而且优化了软件系统的可靠性。本文所提出的模型和算法对于降低软件系统开发成本、提高软件系统可靠性具有一定的理论参考价值,并且能够在软件开发之前对已经设计出的软件架构进行预评估,从而预测软件系统的开发成本并对软件可靠性进行优化分配,具有较高的实际应用价值。