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.     

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.     

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.     

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     

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.     

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。     

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.     

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.     

软件可靠性费用估算方法研究

就软件成本估算中的与软件可靠性相关的费用评估方法作了介绍,总结了仿真法、软件测试时间模型法、关系式回归法、人工智能方法的基本原理、理论依据和操作方法.使与软件可靠性有关的费用评估更接近实际.     

基于特征性抑制软件故障的最优寻找与接通

在对软件故障特征的基础上，给出了软件可靠性预期模型；采取贮备程序的最优接通、提高操作的可靠性、强化功能设计、容错设计及抑制潜在电路等举措，并以故障最优寻找的监控策略，达到提高软件可靠性的实用效果。     

基于正交最小二乘法的径向基神经网络模型

为提高神经网络模型的预测精度以及提高模型的计算效率,减少获得高精度模型的计算量,构建了基于正交最小二乘法的高斯径向基神经网络模型结构,给出了最小二乘法高斯径向基神经网络的递归模型.依据样本点序列信息,给出了高斯径向基函数中心参数的确定方法,并采用正交最小二乘法回归迭代,从而获得隐层同输出层间的连接权参数值.采用混沌Lorenz时间序列预测问题对该设计的网络模型进行验证,并同其他文献对该序列预测的精度以及迭代所需的时间作对比.结果表明,采用该设计方法获得的网络模型具有时间预测精度高及计算效率高等优点.     

软件可靠性分析评估方法及故障分类管理优化设计

介绍了软件可靠性分析方法及其发展,并从软件可靠性模型出发,对NHPP进行了探讨,提出了一种基于SRES软件可靠性分析评估框架方法,对软件故障的管理由集中管理变为集中分类管理,优化系统故障管理效率,使系统的可用度得到明显提高。     

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.     

一种软件可靠度新模型的统计推断

软件可靠性越来越受到重视.本文对软件可靠性的著名模型-JM模型进行了修改并进行了研究,给出了模型中的参数的极大似然估计存在的充要条件.     

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     

飞机多学科设计优化中改进的径向基神经网络法

用径向基神经网络方法构造近似模型常常难以满足精度要求,提出了一种把二次响应面与径向基神经网络相结合的算法。该方法在样本点相同的情况下减小了近似模型的推广误差,提高了近似精度,增加了适应性。通过2个算例表明该算法提高了近似模型的精度,可在多学科设计优化中提高设计效率和质量。     

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。     

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。     

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。