利用AMSAA模型预测产品可靠性增长

阐述了在保持试验条件和改进过程不变的条件下，利用AMSAA模型来预测产品在未来某一时刻的外推可靠性量度的评估方法，指出了《AMSAA模型用于可靠性增长预测时的改进》的不足之处，说明了AMSAA模型方法的合理性。     

AMSAA模型在火箭导弹发射系统可靠性评估中的应用

AMSAA模型是目前应用最广泛的可靠性增长模型。文中给出了运用AMSAA模型对具有离散试验数据的某火箭导弹发射系统的可靠性增长过程进行评估的方法。     

软件可靠性增长测试时间的有效分配

当软件测试成本受限时，提高软件系统可靠性和最大化平均失效时间间隔MTBF。就必须合理分配可靠性增长测试的测试时间。利用Crow／AMSAA可靠性增长模型，提出了最小化系统错误强度的实现方案。最后给出了实现算法。     

基于PI模型的加速可靠性增长试验统计分析

针对加速可靠性增长试验中需要通过加速应力试验条件获得的故障信息,定量评价正常应力下产品可靠性增长所达到的可靠性水平问题.首先阐述恒定应力加速可靠性增长试验实施过程.其次,基于用于随机点过程的统计回归模型——PI(比例强度)模型,结合工程实际中广泛应用的可靠性增长模型—AMSAA,提出了模型和数据分析假设,建立了恒定应力加速可靠性增长试验的统计评估模型,给出了未知参数的极大似然估计方法.进一步,根据非齐次泊松过程的性质,得到了恒定应力加速可靠性增长试验故障数据的仿真抽样公式,通过对不同时间截尾下的仿真算例的统计分析,验证了该方法的可用性和合理性.     

含缺失数据时分组数据的AMSAA模型的Bayes分析

针对小子样变总体的含缺失数据时分组数据的AMSAA模型,提出Bayes可靠性增长分析方法,得到模型的参数以及系统能达到的MTBF的Bayes点估计和Bayes区间估计,结合实际例子进行运算.     

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。     

简议可靠性增长试验

装备的可靠性增长试验是一个逐步改正设计和制造中的缺陷、不断提高装备的可靠性、从而逐步达到规定的可靠性要求的过程。文章简要论述了可靠性增长试验的意义,介绍了增长试验的基本方法,给出了装备的可靠性增长模型,并对模型进行了应用分析。     

改进的Jelinski-Moranda软件可靠性增长模型

Je linsk i-M oranda(J-M)模型是基于失效间隔时间的较理论化的可靠性增长模型,用于软件系统测试阶段的可靠性度量。J-M模型存在的问题是假设条件理想化,实际应用环境难以满足,而且模型的失效间隔时间数据收集很困难,实用性差。该文提出一种改进的J-M可靠性增长模型,在J-M原模型基础上改进并引入更加合理的假设条件,改进后的模型基于缺陷计数,数据收集更容易。结合盐湖城奥运会信息系统软件测试数据对改进的模型进行检验,证明改进的模型预测有效性好,同时还保持了原模型的简单性。     

基于经典参数模型的制造执行系统多阶段可靠性增长分析与评估

该文以企业制造执行系统（MES）工程为背景,以系统可靠性增长模型与评估方法为研究内容,围绕MES的任务可靠性及其目标值、可靠性增长规划和分析方法展开研究。基于经典参数模型的MES多阶段可靠性增长分析与评估。在获取MES失效数据的情形下,采用黑盒测试技术和系统功能评估方法,以及Duane模型LSE方法,对MES功能进行可靠性增长分析,评估MES多阶段可靠性增长目标。     

基于优化拟合方法的改进Gomportz可靠性增长模型

提出一种基于优化拟合方法的改进型Gompertz模型。在试验数据不是三等时间段时,通过与Logistic模型的优化拟合,提高可靠性增长评估的精度,并以实例说明该改进模型的优越性。     

多台系统异步可靠性增长模型及其统计分析

在各单台系统Weibull过程的可靠性增长假设条件下,建立了一种多台系统异步可靠性增长模型,并给出了可靠性增长试验数据的统计分析方法,包括模型参数的点估计、区间估计、系统MTBF估计、增长趋势检验及模型拟合优度检验等.较好地解决了不同步可靠性增长试验数据的统计分析问题.     

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.     

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 .     

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。     

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     

Early Stage Software Reliability Estimation with Stochastic Reward Nets

IntroductionMost software reliability growth models (SRGM) arefailure-based growth models .The“black box”approach of theSRGMrequires alarge number of failures , while these failurescannot be available until the late stages in the softwaredevelopment process .It is i mportant to be able to esti mate thereliability growth at the early stage,and this can demonstratethat the systemdesignis ontrackfor meeting requirements ,sothat appropriate planning regarding the release ti me,price andadditi…