基于失效数据的软件可靠性评估及分析工具的实现

该文立足于现代计算机软件应用的现状,阐释了软件可靠性的相关理论,并对软件可靠性的方法进行深入分析和探究,介绍了软件可靠性增长模型及建模流程。此外,针对计算机软件可靠性的应用情况,在认识模型预测准确性技术的基础上,设计并完成了一个基于失效数据的软件可靠性评价工具。最后,对设计出的软件可靠性分析工具进行改进和创新,以此来不断强化计算机软件新技术,从而推动我国现代计算机软件的进步和提高。     

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Cobb-Douglas函数的二维网络软件可靠性增长模型

一般来说,网络软件可靠性测试是不同于传统软件的可靠性测试.因为和一般软件相比,网络软件是运行在更加复杂和动态变化的环境下.传统软件可靠性模型一般仅仅考虑在测试过程中测试时间的变化.为了在软件测试过程中整合时间和负载变化,通过综合考虑两个因素对网络可靠性的影响,提出用Cobb-Douglas函数来整合两个关键因素,并建立二维的软件可靠性增长模型来评估网络软件的可靠性.通过使用ICRMS和SMU/SEAS网站的两个服务器日志的负载和失效数据,进行相关的拟合和预测实验.实验结果指出,二维软件可靠性增长模型能够准确地拟合网络软件的失效数据和有效地预测网络失效发生.     

应用神经网络的装备软件可靠性预测

利用软件可靠性模型对软件测试得到的失效数据进行趋势分析与预测,可得到软件产品的可靠性指标。本文根据软件测试结果历史数据,使用神经网络预测同类软件的缺陷数,对装备软件可靠性做出准确评估,以提高装备软件可靠性。     

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.     

基于和声搜索算法的软件可靠性模型参数估计方法

针对软件可靠性模型中参数估计不精确的问题,提出了一种基于和声搜索算法的软件可靠性模型参数估计方法.为了避免和声搜索算法在求解参数时陷入局部最优解,对算法作了改进:在和声记忆库初始化时采用反向学习策略,提高了收敛速度;利用全局信息产生新解,提高了全局搜索能力.使用该方法对5组数据的两个软件可靠性模型的参数进行了估计,实验结果表明,本算法应用于参数估计具有可行性和有效性,在精度和算法的收敛性上,明显优于其他智能算法.     

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.     

Bayes估计在NHPP软件可靠性模型中的应用

软件可靠性是评价软件质量的一个重要指标.针对互不相交的观测区间数据,采用Bayes方法估计软件的可靠度函数,使得对被测软件的可靠性模型更为精确,最后对实际的软件测试数据进行可靠性评估,验证了所提出的估计方法的合理性和可行性.     

一种基于PSO-SVR的软件可靠性评估方法

软件可靠性建模时,如果简单地利用支持向量回归机制建模,就有可能由于支持向量回归(SVR)自身参数选择难以及实验数据本身的不确定性,从而导致预测结果不理想、精度低等缺陷。因此,借鉴粒子群优化算法(PSO)多参数寻优的优势,将PSO与SVR优化算法相结合,利用分层聚类算法对初始实验数据进行归一化处理,剔除异常数据,构建基于PSO-SVR的软件可靠性评估方法,从而提高软件模型的预测精度。实验结果表明,基于PSO-SVR方法的预测模型其预测精度高,更适应实际软件应用环境。     

基于高斯过程的软件开发可靠性研究

针对软件可靠性模型的统计推理和预测问题,在软件随时间而变化且软件指标信息已知的情况下,设计了一个基于高斯过程的半参数贝叶斯模型,以估算各个时间段内软件故障的发生次数。在性能评估部分,使用了三个常用的真实数据集来评估本模型的有效性。实验结果显示,与现有的方法相比,该模型能够实现较低的预测误差。。     

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。     

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。     

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.     

区域经济增长的混频预报与预测——以吉林省为例

将攫取的大量高频数据信息用于实际经济增长率的短期预测和实时预报,基于数据驱动的混频数据预测模型具有及时性、准确性和有效性的特征.该模型对吉林省实际经济增长率的预测与预报进行实证的结果表明:混频数据的自回归模型是非常有效的短期直接预测模型,混频数据模型的权重均值组合预测方法提高了预测结果的精确性和稳健性,吉林省经济正在进行有波动的筑底,“十三五”时期的经济运行将呈现稳中向好的态势.     

ARIMA模型在居民消费价格指数预测中的应用

将ARIMA模型应用于居民消费价格指数的拟合和短期预测中,采用2001年1月至2013年10月中国居民消费价格指数的月度数据,借助EViews 6.0软件对数据进行拟合分析,建立了乘积季节ARIMA(5,0,6)(1,1,0)12模型,并讨论了模型的准确性,对未来中国居民消费价格指数进行了预测,该模型具有较高的理论与实际价值。     

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 .     

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。     

净室统计测试在银行凭证系统的应用研究

基于使用模型的统计测试是统计方法在净室软件测试上的一种应用.本文根据马可夫理论建立银行凭证系统的使用模型,并对基于状态转移矩阵和激励矩阵的马可夫链表示模型进行定量分析.通过比较该模型使用链和测试链之间的差异度,结合定量分析方法为自动化测试的充分性证明提供依据;采用discriminant值和测试人员的基准经验数据,提高软件自动化验证效率,结果表明该方法具有较好的测试收敛性.