软件可靠性研究

对软件可靠性的有关问题进行了探讨，给出了软件可靠性估计的步骤和评价一个软件可靠性预计模型的准则，通过实例，说明了软件可靠性模型的应用及效果。     

峰度与偏度系数的近似经验贝叶斯估计

建立了单样本数据的贝叶斯模型,给出了偏度系数和峰度系数的线性贝叶斯估计及近似信度估计.进而,将模型推广到多样本数据模型下,并讨论了近似信度估计的统计性质,比较了贝叶斯估计、线性贝叶斯估计及近似信度估计的均方误差.最后,给出了超参数的估计,得到了近似信度估计的经验贝叶斯估计,使该估计可直接运用于实际问题.     

基于贝叶斯方法的蒙古栎林单木树高-胸径模型

【目的】贝叶斯统计法在提高参数稳定性上有较大的优势,但在森林生长模型中的应用并不多见。研究贝叶斯方法在树高-胸径模型中的应用,改进模型参数的估计方法,为蒙古栎天然林树高生长预测提供支持。【方法】以蒙古栎天然异龄林为对象,基于197块蒙古栎天然异龄林固定样地数据,采用传统极大似然法、贝叶斯法估计树高-胸径基础模型,以及极大似然法与层次贝叶斯法估计树高-胸径混合效应模型。随机抽取80%的样地数据用于建立模型,剩余的20%用于检验模型,基于基础模型与混合效应模型,利用经典概率统计法(极大似然估计)、有先验信息的贝叶斯统计法和层次贝叶斯统计法进行参数估计,分析模型的表现和参数分布。模型的拟合效果通过绝对平均误差(MAE)、相对平均误差(RME)、均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RMSE%)、决定系数(R²)、赤池信息准则(AIC)和偏差信息准则(DIC)指标来确定。【结果】对于基础模型,有先验信息的贝叶斯统计参数可信区间集中。对于混合模型,层次贝叶斯法估计的固定效应参数可信区间较传统方法更为集中,但随机效应参数可信区间相较极大似然法的置信区间更为扩散。使用层次贝叶斯混合效应模型的拟合效果最好,其决定系数R²为0.946。MAE、RMSE和RMSE%指标显示,层次贝叶斯法估计的模型精度最高,其次为极大似然估计的混合效应模型,贝叶斯法估计的基础模型以及极大似然估计的基础模型精度较低。【结论】层次贝叶斯统计法在拟合树高-胸径模型方面具有明显的优势,拟合效果最好,模型预估精度最高。此外,层次贝叶斯法能够以之前建立的模型结果作为先验信息而建立新的模型,是森林经营单位更新模型的可选方法之一。     

软件可靠性测试充分性的多准则判定及应用

在分析软件可靠性测试充分性特点的基础上,提出一种多准则充分性判定方法.依据运行剖面构造系统的使用模型,通过假设检验和贝叶斯推断确定测试用例数量,建立差异函数判断测试模型与使用模型的偏离,根据软件失效情况进行多轮次充分性判定,并使用贝叶斯方法积累测试信息,同时利用测试结果开展软件可靠性的评价与预测.实例分析表明,多准则充分性判定方法对可靠性测试用例集要求更加严格,使得根据该测试用例集的测试结果开展可靠性评价与预测更具可信性.     

基于混合DBN的海上编队通信链路威胁估计

针对海上编队通信链路威胁估计涉及因素多、知识表示与推理存在不确定性等问题,分析了海上编队通信链路威胁要素,依据要素间因果关系建立了通信链路威胁估计的混合动态贝叶斯网络(DBN)模型,提出了混合DBN模型中连续型网络节点变量的学习方法。仿真分析证实了该方法的有效性和可操作性。     

基于权重的软件可靠性混合模型研究

基于多种现有软件可靠性模型,提出了一种使用静态权重和动态权重加权的软件可靠性混合模型,以提高软件可靠性模型的精度和稳健性.     

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．     

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.     

基于贝叶斯面板平滑转换模型的区域资本流动性研究

针对面板平滑转换模型参数不确定性风险问题,构建了区域资本流动性的贝叶斯面板平滑转换模型.通过模型的统计结构分析,选择参数先验分布,设计相应的MHGibbs混合抽样算法,据此估计模型参数,解决非线性OLS参数估计过程中遇到的算法难以收敛问题;并利用中国各地区投资与储蓄面板数据进行实证分析.研究结果表明:参数的迭代轨迹收敛,MH-Gibbs混合抽样算法能够准确地估计模型参数,证明了贝叶斯面板平滑转换模型的有效性.     

基于模块化的软件可靠性模型

通过对J-M模型的分析,结合软件可靠性、软件可靠性工程和软件测试以及概率论的相关理论,设计了基于软件模块化的软件可靠性测试模型,同时给出了软件维修时间的估计模型,最后讨论了参数对模型的影响.     

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     

Singularity of some software reliability models and parameter estimation method

According to the principle, “The failure data is the basis of software reliability analysis”, we built a software reliability expert system (SRES) by adopting the artificial intelligence technology. By reasoning out the conclusion from the fitting results of failure data of a software project, the SRES can recommend users “the most suitable model” as a software reliability measurement model. We believe that the SRES can overcome the inconsistency in applications of software reliability models well. We report investigation results of singularity and parameter estimation methods of experimental models in SRES. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China Biography: XU Ren-zuo (1946-), male, Professor, research interests include software engineering software reliability engineering, software quality guarantee technology, reliability theory, software safety and security.     

Singularity of software reliability models LVLM and LVQM

According to the principle, “The failure data is the basis of software reliabilityanalysis”, we built a software reliability expert system (SRES) by adopting the artificialtechnology. By reasoning out the conclusion from the fitting results of failure data of asoftware project, the SRES can recommend users “the most suitable model” as a softwarereliability measurement model. We believe that the SRES can overcome the inconsistency inapplications of software reliability models well. We report investigation results of singularity and parameter estimation methods of models, LVLM and LVQM. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China Biography: Biography: XU Ren-zuo (1946-), male, Professor, Research interests include software engineering, software reliability engineering, software quality guarantee technology, reliability theory, software safety and security.     

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.     

可靠性增长模型和正交缺陷分类的结合及在过程定性分析中的应用

软件过程的度量和分析是近年来软件工程领域的重要研究方向。传统可靠性增长曲线模型可对软件过程进行预警,正交缺陷分类方法可对软件缺陷进行度量,但是两种方法都无法对软件过程提供直接的指导和定性的分析。提出将传统可靠性增长曲线模型结合正交缺陷分类属性缺陷类型,将不同种类的缺陷放在同一横坐标上进行比较,得出软件过程定性分析结论。     

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.     

大型软件/硬件实时系统可靠性建模的探讨

联合软件/硬件可靠性模型越来越受到关注。进入八十年代以来,国际上陆续出了一些模型,解决了一定实际问题,但由于建模方法和模型本身的复杂性,使这些模型不便于使用。作者在考察了大量模型的基础上,提出了一种数值建模方法,解决了上述复杂性问题。本文又将数值法加以发展,从而解决了大型软件/硬件实时系统的可靠性建模问题。文中建立了一个大型软件/硬件实时系统的可靠性模型,计算并分析了几项常用指标。     

软件可靠性增长模型研究

软件可靠性模型预测结果的优劣,取决于基本假设与实际开发过程的吻合程度.在Kaput-Grap可靠性增长模型的基础上,通过与实际情形更接近的基本假设,研究一种新的软件可靠性模型.     

基于灰色理论的软件可靠性预计新模型

本文讨论了一些已有的软件可靠性模型,指出了它们的不足之处。并进一步探讨了软件失效过程的持点,将其当作一个灰色过程,从而从另一途径建立了一个基于灰色系统理论的软件可靠性预计模型,该模型能够克服已有模型的缺点。