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。     

考虑故障检测与修正的软件可靠性增长模型

针对现有NHPP类软件可靠性增长模型基本假设中故障检测和不完美修正过程考虑不完善的现状,提出一种非齐次泊松过程软件可靠性增长模型．该模型既考虑故障本身特性,故障检测率是随时间递减的函数,又考虑了排错过程引入新错误的概率,故障总数函数是随时间变化的;同时,还考虑了不完全排错的情况,引入了一种与故障检测率具有相同变化趋势的故障排除率函数．利用一组标准化的失效数据集进行仿真验证,实验结果表明该模型具有更好的拟合效果和预测能力．     

JM模型缺陷排除假设的修改及参数估计

JM模型是软件可靠性模型中影响较大者之一,它假设缺陷排除是完全的,后人对此模型提出了种种修改和补充,但没有从本质上解决问题.本文对此假设提出自己的观点,并给出了置信限及其证明.     

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.     

关于软件评估的可靠性模型假设

对软件评估的可靠性模型假设进行了彻底详细的分析。揭示了软件评估的可靠性模型假设在软件可靠性模型中的重要性。最后讨论了软件可靠性模型假设在实际中的局限性     

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.     

数据域的软件可靠性及实例分析

为了衡量不同软件的可靠性,至今人们已经建立了一百多种软件可靠性模型,但是在实际工程中,由于可操作性等方面的制约,难以有效应用。针对这种现象,给出了一种衡量软件可靠性的简单方法:通过将Nelson模型推广到软件可靠性增长中,只需要知道失效发生时所实施的测试用例数,就能通过一个递推公式直接计算出相应的软件可靠度,并通过40组实验数据进行了测试,其测试结果与后期运用JM(Jelinsk iMo-randa)模型估计出软件的可靠度具有一致性,从而证明了该方法的有效性和可行性。     

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.     

一多种错误类型的软件可靠性模型

以多维非刘次生灭过程为工具建立了一多种错误类型的软件可靠性模型,讨论了含有多种错误类型的软件系统的不完全测试与错误引入问题,并且获得了与模型有关的一些可靠性能指标,此模型不统一了一些已有的软件可靠性模型。     

一种基于模糊综合评判的软件可靠性模型选择方法

软件可靠性模型是可靠性工程的一个重要方面，如何缺乏可靠性数据的情况下，选择合适的软件可靠性模型是对软件可靠性进行量化分析的关键，在对影响软件可靠性模型的因素进行分析的基础上，采用模糊数学的理论，提出了一种基于模糊综合评判的软件可靠性模型选择方法。